Setzen Sie Ihre Qualifizierung bei uns fort und spezialisieren Sie sich auf Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie. Sie werden merken, wie Sie Ihre Karriere entscheidend voranbringen"

Das Hauptziel des Programms ist es, den Studenten das Informatikwissen näher zu bringen und zu verbreiten, das bereits in anderen Wissensbereichen angewandt wird, aber in der medizinischen Welt nur wenig Anwendung findet. Und das, obwohl es für die Verwirklichung der genomischen Medizin notwendig ist, die riesige Menge an klinischen Informationen, die derzeit zur Verfügung stehen, genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verknüpfen, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden.

Dies ist zwar eine schwierige Aufgabe, aber sie wird es ermöglichen, die Auswirkungen genetischer Variationen und potenzieller Therapien schnell, kostengünstig und mit größerer Präzision zu erforschen, als dies derzeit möglich ist.

Der Mensch ist von Natur aus nicht in der Lage, genomische Sequenzen zu erkennen und zu interpretieren, alle Mechanismen, Wege und Wechselwirkungen innerhalb einer lebenden Zelle zu verstehen oder medizinische Entscheidungen zu treffen, die Dutzende oder Hunderte von Variablen betreffen. Um voranzukommen, ist ein System mit übermenschlichen Analysefähigkeiten erforderlich, das das Arbeitsumfeld vereinfacht und die Beziehungen und Zusammenhänge zwischen den Variablen aufzeigt.

In der Genomik und Biologie ist man sich inzwischen darüber im Klaren, dass es besser ist, Ressourcen für neue Rechentechniken als für die reine Datenerfassung aufzuwenden, was möglicherweise auch für die Medizin und natürlich für die Onkologie gilt.

Es gibt Millionen von Daten oder Veröffentlichungen, aber wenn sie von Ärzten oder Biologen analysiert werden, sind die Schlussfolgerungen völlig subjektiv und in Bezug auf die verfügbaren Veröffentlichungen oder Daten, die willkürlich priorisiert werden. Dadurch entsteht Teilwissen und natürlich eine zunehmende Distanz zum verfügbaren genetischen und biologischen Wissen, das durch Computer unterstützt wird. Ein großer Schritt bei der Umsetzung der Präzisionsmedizin besteht daher darin, diese Lücke zu schließen, indem die verfügbaren medizinischen und pharmakologischen Informationen massiv analysiert werden.

Aktualisieren Sie Ihr Wissen durch das Programm Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie"

Dieser universitätskurs in Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von zahlreichen Fallstudien, die von Experten für Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie vorgestellt werden
• Sein anschaulicher, schematischer und praxisnaher Inhalt soll wissenschaftliche und pflegerische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
• Neue Entwicklungen im Bereich Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Das interaktive, auf Algorithmen basierende Lernsystem für die Entscheidungsfindung in klinischen Szenarien
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf evidenzbasierter Medizin und Forschungsmethoden im Bereich Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit von Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Dieser universitätskurs ist aus zwei Gründen die beste Investition, die Sie bei der Auswahl eines Fortbildungsprogramms tätigen können: Sie aktualisieren nicht nur Ihr Wissen über Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie, sondern erhalten auch einen Abschluss der TECH Technologische Universität"

Zum Lehrkörper gehören Fachleute aus dem Bereich Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten, die den führenden wissenschaftlichen Gesellschaften angehören.

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Lernprogramm für die Fortbildung in realen Situationen bietet.

Das Programm ist auf problemorientiertes Lernen ausgerichtet, wobei der Arzt versuchen wird, die verschiedenen Situationen zu lösen, die während des Kurses auftreten. Dabei wird der Arzt durch ein innovatives interaktives Videosystem unterstützt werden, das von anerkannten Experten in Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie mit umfangreicher Lehrerfahrung entwickelt wurde.

Steigern Sie Ihr Selbstvertrauen bei der Entscheidungsfindung, indem Sie Ihr Wissen durch dieses Programm aktualisieren"

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich über die neuesten Fortschritte im Bereich Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie zu informieren und die Versorgung Ihrer Patienten zu verbessern"

Der universitätskurs in Data Mining und Extraktionstechniken in der Genomischen Onkologie zielt darauf ab, die Leistung des Arztes zu erleichtern, der sich der Behandlung onkologischer Erkrankungen widmet, bei der es notwendig ist, die riesige Menge an klinischen Informationen, die derzeit verfügbar sind, genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verbinden, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden.

Dieses Fortbildungsprogramm wird Ihnen ein Gefühl der Sicherheit in der Ausübung der ärztlichen Tätigkeit vermitteln, das Ihnen helfen wird, sich persönlich und beruflich weiterzuentwickeln"

Allgemeines Ziel

• In der Lage sein, die Menge an klinischen Informationen, die derzeit verfügbar sind und mit biologischen Daten, die nach einer bioinformatischen Analyse generiert wurden, in Verbindung stehen, genau zu interpretieren

Spezifische Ziele

• Lernen wie Data Mining es ermöglicht, Muster und Regelmäßigkeiten in Datenbanken zu finden  
• Erlernen des Anwenden von Data Mining-Prinzipien auf die Analyse großer komplexer Datensätze (Big Data), einschließlich solcher in sehr großen Datenbanken oder auf Webseiten  
• Erforschen, Analysieren und Verwerten von Daten, um sie in nützliche und wertvolle Informationen für die klinische Praxis umzuwandeln  
• Verstehen, wie die meisten wissenschaftlichen Daten in Dokumenten wie Webseiten und PDF-Dateien erscheinen, die für weitere Analysen schwer zu verarbeiten sind, aber durch Scraping-Techniken nutzbar gemacht werden können 
• Zugreifen auf zahlreiche Datenquellen über das Internet für die Umsetzung der Präzisionsmedizin, indem eine massive Informationsextraktion ermöglicht wird

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