Mit dem Studium dieses Universitätskurses vertiefen Sie in nur 150 Stunden die auf die biomedizinische Forschung angewandte Statistik mit R, um Ihre beruflichen Fähigkeiten zu perfektionieren"

Statistiken können einen Einblick in die Hindernisse geben, die bei der Entwicklung der Forschung auftreten. Dies geschieht durch Daten und die Vorbeugung von vermeidbaren Problemen. Mit diesem Instrument lassen sich unter anderem die Art der Stichprobe, der Stichprobenumfang und die Art der Datenerhebung festlegen. Auf diese Weise würden die Informationen erhalten bleiben und Fachkräften, die weitere Untersuchungen durchführen wollen, vollständige Informationen liefern. 

TECH richtet sich mit diesem Universitätskurs in Biostatistik mit R an Absolventen der Pharmazie und anderer Gesundheitswissenschaften, die sich eingehend mit statistischen Daten beschäftigen möchten. Um dies zu erreichen, werden in diesem Studiengang unter anderem die statistischen Techniken des Data Mining mit R und ihre Anwendung in der pharmazeutischen Industrie untersucht. Darüber hinaus verfügt TECH über ein Team erfahrener Dozenten, die über das notwendige Wissen verfügen, um alle Inhalte des Fachs zu vermitteln. All dies mit dem Ziel, die Forschungskenntnisse der Gesundheitsfachleute mit Hilfe strategischer Instrumente zu erweitern und zu aktualisieren. 

Es handelt sich um einen Universitätsabschluss, der zu 100% online unterrichtet wird und es den Studenten ermöglicht, sich eingehend mit den Trends und neuen Theorien der Regressionsmethoden mit R vertraut zu machen. All dies dank theoretisch-praktischer und zusätzlicher Materialien, die heruntergeladen werden können, so dass die Studenten das Nachschlagewerk auch offline nutzen können, sobald es auf ihrem elektronischen Gerät gespeichert ist. Das innovative Lehrsystem, das auf der Relearning-Methode basiert, entlastet Fachkräfte vom stundenlangen Auswendiglernen und ermöglicht, das Lerntempo an ihre persönlichen und beruflichen Bedürfnisse anzupassen.

Möchten Sie Ihre beruflichen Fähigkeiten verbessern, um sie in Ihrem pharmakologischen Forschungsprojekt anwenden zu können? Dank TECH und ihrem 100%igen Online-Studiengang können Sie sie es jetzt erreichen"

Dieser Universitätskurs in Biostatistik mit R enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die herausragendsten Merkmale des Universitätsexperten sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für medizinische Forschung vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Durch die Teilnahme an diesem Programm müssen Sie nicht auf andere Bereiche Ihres Lebens verzichten. TECH passt sich Ihnen und Ihren Bedürfnissen mit einem 100%igen Online-Studium an, das für ein aktives Arbeitsleben geeignet ist"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Wenden Sie multivariate Analysen und neue wissenschaftliche Methoden im Zusammenhang mit der Statistik an, um die Entwicklung Ihrer Studien und der Studien, an denen Sie mitarbeiten, voranzutreiben"

Beschäftigen Sie sich mit der R-Software und Regressionsmethoden und werden Sie Teil einer Gruppe von Experten, die in der pharmakologischen Forschung führend sind"

Los materiales que contiene este Universitätskurs se han nutrido de las pautas de los especialistas para ofrecer el mayor aval profesional de cara a la instrucción del alumnado. Además, se ha aplicado la metodología Relearning, para que los egresados en Farmacia no inviertan largas horas de memorización y puedan asimilar los contenidos fácilmente. De esta manera, el programa instruirá al alumnado en torno a los entresijos de la Estadística y R en Investigación Sanitaria. En este sentido, TECH pretende ilustrar a los profesionales del sector, con un carácter práctico, hacia los escenarios de actuación en los que se desenvolverán o ya se desenvuelven como especialistas.

Adéntrate en las técnicas estadísticas más comunes en Investigación Farmacológica y disfruta de todos los contenidos que dinamizan esta titulación para que le saques el mayor rendimiento posible”

Módulo 1. Estadística y R en investigación sanitaria

1.1. Bioestadística

1.1.1. Introducción al método científico
1.1.2. Población y muestra. Medidas muestrales de centralización
1.1.3. Distribuciones discretas y Distribuciones continuas
1.1.4. Esquema general de la inferencia estadística. Inferencia sobre una media de una población normal. Inferencia sobre una media de una población general
1.1.5. Introducción a la inferencia no paramétrica

1.2. Introducción a R

1.2.1. Características básicas del programa
1.2.2. Principales tipos de objetos
1.2.3. Ejemplos sencillos de simulación e inferencia estadística
1.2.4. Gráficos
1.2.5. Introducción a la programación en R

1.3. Métodos de regresión con R 

1.3.1. Modelos de regresión
1.3.2. Selección de variables
1.3.3. Diagnóstico del modelo
1.3.4. Tratamiento de datos atípicos
1.3.5. Análisis de regresiones

1.4. Análisis Multivariante con R

1.4.1. Descripción de datos multivariantes
1.4.2. Distribuciones multivariantes
1.4.3. Reducción de la dimensión
1.4.4. Clasificación no supervisada: análisis de conglomerados
1.4.5. Clasificación supervisada: análisis discriminante

1.5. Métodos de regresión para la investigación con R

1.5.1. Modelos lineales generalizados (GLM): regresión de Poisson y binomial negativa
1.5.2. Modelos lineales generalizados (GLM): regresiones logística y binomial
1.5.3. Regresión de Poisson y Binomial Negativa infladas por ceros
1.5.1. Ajustes locales y modelos aditivos generalizados (GAM)
1.5.1. Modelos mixtos generalizados (GLMM) y generalizados aditivos (GAMM)

1.6. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R I

1.6.1. Nociones básicas de R. Variables y objetos de R. Manejo de datos. Ficheros. Gráficos
1.6.2. Estadística descriptiva y funciones de probabilidad
1.6.3. Programación y funciones en R
1.6.4. Análisis de tablas de contingencia
1.6.5. Inferencia básica con variables continuas

1.7. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R II

1.7.1. Análisis de la varianza
1.7.2. Análisis de correlación
1.7.3. Regresión lineal simple
1.7.4. Regresión lineal múltiple
1.7.5. Regresión logística

1.8. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R III

1.8.1. Variables de confusión e interacciones
1.8.2. Construcción de un modelo de regresión logística
1.8.3. Análisis de supervivencia
1.8.4. Regresión de Cox
1.8.5. Modelos predictivos. Análisis de curvas ROC

1.9. Técnicas estadísticas de Data Mining con R I

1.9.1. Introducción. Data Mining. Aprendizaje Supervisado y No Supervisado. Modelos Predictivos. Clasificación y Regresión
1.9.2. Análisis descriptivo. Pre-procesamiento de datos
1.9.3. Análisis de Componentes Principales (PCA)
1.9.4. Análisis Clúster. Métodos Jerárquicos. K-means

1.10. Técnicas estadísticas de Data Mining con R II

1.10.1. Medidas de Evaluación de Modelos. Medidas de capacidad predictiva. Curvas ROC
1.10.2. Técnicas de Evaluación de Modelos. Validación cruzada. Muestras Bootstrap
1.10.3. Métodos basados en árboles (CART)
1.10.4. Support vector machines (SVM)
1.10.5. Random Forest (RF) y Redes Neuronales (NN)

Una titulación diseñada para profesionales como tú, que desean mejorar la calidad de su trabajo y, por ende, la de sus resultados científicos”