من خلال دراسة هذه المحاضرة الجامعية، ستتعمق خلال 180 ساعة فقط في برنامج R والمفاهيم الرئيسية للبيوإحصاء في البحوث المرتبطة بالرياضة»

حاليًا، تشمل الأساليب الكمية المدمجة في دراسات البحث الرياضي الإحصاء التطبيقي. تُعتبر هذه الأداة في مجال الصحة ضرورية لإثبات التطبيقات السريرية وتطويرها على البشر مع الامتثال للمعايير المحددة مسبقًا. إن نقص التأهيل الكامل في مجال الإحصاء قد يؤدي ببعض الباحثين إلى تطبيقه بشكل غير صحيح أو إلى الاقتصار على استخدام تقنيات بسيطة أو غير كافية لمعالجة المشكلات ذات الصلة وحله 

تخصص TECH هذه المحاضرة الجامعية في البيوإحصاء باستخدام R لخريجي علوم الرياضة وبقية المحترفين العاملين في المجال الصحي. من خلالها، سيتعمق المحترفون المسجلون في دراسة البيانات الإحصائية، بالإضافة إلى تقنيات التنقيب عن البيانات باستخدام R وتطبيقها في البحث الرياضي، إلى جانب قضايا أخرى. بالإضافة إلى ذلك، استعانت TECH بفريق تدريسي متمرس في المجال، قام بإعداد المحتويات استنادًا إلى خبرته المهنية والمعارف الموثوقة التي يمتلكها. بالإضافة إلى ذلك، فإن هذا الفريق يتميز بخبرة واسعة وجودة إنسانية عالية، مما يجعل الدراسة تجربة قريبة من الطلاب لضمان تعليمهم.

تم تصميم هذه الشهادة بصيغة 100% عبر الإنترنت، لتمكين المتخصص من التعمق في الاتجاهات والنظريات الجديدة لأساليب الانحدار باستخدام R.

كل ذلك من خلال مواد نظرية وعملية إضافية يمكن تنزيلها، مما يتيح للطلاب الاستفادة من دليل مرجعي حتى بدون اتصال بالإنترنت.

 وتعتبر هذه فرصة تقدمها TECH لتمكين المهني، ليس فقط من الرجوع إلى استفساراته أثناء التعلم، ولكن أيضاً ليكون لديه المعرفة جاهزة عندما يواجه مواقف حقيقية، بمجرد تنزيلها على جهازه الإلكتروني.  TECH تدمج، في الوقت نفسه، أحدث الأساليب التربوية لتسريع العملية الأكاديمية وتوفير متابعة شخصية للمادة وفقاً لإمكانيات كل طالب. 

هل ستفوت فرصة تحديث معرفتك واستكشاف أساليب الانحدار المطبقة على البحث في الرياضة؟
 TECH تقدم لك جميع المعارف لتتعلم بسهولة وسرعة»

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في الإحصاء الحيوي بإستخدام لغة Rعلى البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا وتحديثا في السوق. أبرز خصائصه هي: 

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في مجال الأبحاث الطبية 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية 
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

.بفضل TECH، ستكتشف بديلاً للبرامج الأكاديمية التقليدية مع هذه الشهادة، لن تضطر للتخلي عن أنشطتك الأخرى بفضل صيغتها 100% عبر الإنترنت

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

قم بتطبيق التحليل متعدد المتغيرات والأساليب العلمية الجديدة المرتبطة بالإحصائيات لدفع عجلة تطوير المشاريع البحثية وتلك التي تتعاون فيها"

شهادة مثالية لتطوير مهاراتك المهنية والانضمام إلى مجموعة الخبراء الذين يتصدرون ريادة البحث الرياضي"

TECH زودت برامجها بمواد ديناميكية لتمكين المتخصص من تطوير مهاراته بأكثر الطرق مرونة وسهولة. بالإضافة إلى ذلك، تم إعداد محتويات هذه المحاضرة الجامعية بعناية من قبل الأساتذة الذين يضمنون جودة المنهج الدراسي وأهدافه النهائية المتمثلة في تعليم الخريجين في علوم الرياضة وغيرهم من المهنيين المهتمين بعلم الإحصاء الحيوي باستخدام R.‪كما تم تطبيق منهجية إعادة التعلم Relearning لتجنب استثمار الطلاب ساعات طويلة في الحفظ وتمكينهم من استيعاب المحتويات بسهولة. ‪برنامج ذو طابع عملي وموجه نحو سيناريوهات البحث التي سينضمون إليها أو التي يعملون بها بالفعل، ليبرزوا كمهنيين ذوي كفاءة عالية. 

مع TECH ستحصل على أقصى استفادة من شهادتك، حيث تتيح لك أدوات التدريس الحديثة والشكل الرقمي اختيار وقت ومكان الدراسة"

وحدة 1 الإحصاء و الإحصاء الحيوي باستخدام لغة R

1.1 الإحصاء الحيوي 

.1.1.1 مقدمة عن المنهج العلمي 
.2.1.1 السكان والعينة. عينة من تدابير المركزية 
.3.1.1 التوزيعات المنفصلة والتوزيعات المستمرة 
.4.1.1 المخطط العام للاستدلال الإحصائي. الاستدلال على متوسط ​​​​عدد السكان الطبيعي. الاستدلال على متوسط ​​​​عدد السكان العام 
.5.1.1 مقدمة إلى الاستدلال اللامعلمي 

2.1 مقدمة إلى لغة R 

.1.2.1 الخصائص الأساسية للبرنامج 
.2.2.1 الأنواع الرئيسية للأشياء 
.3.2.1 أمثلة بسيطة للمحاكاة والاستدلال الإحصائي 
.4.2.1 الرسومات البيانية 
.5.2.1 مقدمة للبرمجة في R 

3.1 طرق الانحدار مع R

.1.3.1 نماذج الانحدار 
.2.3.1 اختيار المتغيرات 
.3.3.1 التشخيص النموذجي 
.4.3.1 معالجة البيانات غير النمطية 
.5.3.1 تحليل الانحدار 

4.1 تحليل متعدد المتغيرات مع R 

.1.4.1 وصف البيانات متعددة المتغيرات 
.2.4.1 توزيعات متعددة المتغيرات 
.3.4.1 تخفيض البعد 
.4.4.1 التصنيف غير الخاضع للرقابة: التحليل العنقودي 
.5.4.1 التصنيف الخاضع للرقابة: التحليل التمييزى 

5.1 طرق الانحدار للبحث مع R 

.1.5.1 النماذج الخطية المعممة : انحدار السلبي بواسون ذو الحدين 
.2.5.1 النماذج الخطية المعممة : الانحدارات اللوجستية وذات الحدين 
.3.5.1 المتضخم الصفري وانحدار بواسون السلبي ذو الحدين 
.4.5.1 التعديلات المحلية والنماذج المضافة المعممة (GAM) 
.5.5.1 نماذج مختلطة معممة (GLMM) وإضافات معممة (GAMM) 

6.1 الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 1 

.1.6.1 المفاهيم الأساسية R ومتغيرات وأشياء R. إدارة البيانات. ملفات. الرسومات البيانية 
.2.6.1 الإحصاء الوصفي ووظائف الاحتمال 
.3.6.1 البرمجة والوظائف في R 
.4.6.1 تحليل جدول الطوارئ 
.5.6.1 الاستدلال الأساسي مع المتغيرات المستمرة 

7.1 الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 2 

.1.7.1 تحليل التغاير 
.2.7.1 تحليل الارتباط 
.3.7.1 الانحدار الخطي البسيط 
.4.7.1 الانحدار الخطي المتعدد 
.5.7.1 الانحدار السوقي 

8.1 الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 3 

.1.8.1 المتغيرات والتفاعلات المربكة 
.2.8.1 بناء نموذج الانحدار اللوجستي 
.3.8.1 تحليل معدل الاستمرار 
.4.8.1 انحدار Cox 
.5.8.1 النماذج التنبؤية: تحليل منحنى ROC 

9.1 التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات باستخدام R 1 

.1.9.1 مقدمة. Data Mining. التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. النماذج التنبؤية. التصنيف والانحدار 
.2.9.1 التحليل الوصفي. المعالجة المسبقة للبيانات 
.3.9.1 تحليل المكونات الرئيسية 
.4.9.1 تحليل المكونات الرئيسية 
.5.9.1 التحليل العنقودي. الأساليب الهرمية. K-means 

10.1 التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات باستخدام R 2 

.1.10.1 مقاييس لتقييم النماذج. مقاييس القدرة التنبؤية. منحنى ROC 
.2.10.1 تقنيات لتقييم النماذج. التحقق المتبادل. عينات Bootstrap 
.3.10.1 الأساليب المبنية على الأشجار 
.4.10.1 Support vector machines 
.5.10.1 Random Forest والشبكات العصبية

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"