Sie haben die beste Chance auf dem akademischen Markt, endlich ein Experte für Bioinformatik und Big Data in der Medizin zu werden, und das 100% online”

¿Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein”

BeiTECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme.  

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

95% der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.

Networking

Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.

+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.

Empowerment

Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.

+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen. 

Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen. 

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen. 

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen. 

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.    

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren. 

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern. 

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:    

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.  

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.     

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.   

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben” 

Die TECH Technologische Universität verwendet die besten akademischen Hilfsmittel und die effektive und innovative Relearning-Methode in allen ihren Studiengängen. Darüber hinaus garantiert sie eine Reihe von Mindeststunden an zusätzlichem Material in verschiedenen Formaten, so dass die Studenten nicht nur die im Lehrplan erarbeiteten Informationen kontextualisieren, sondern auch die Aspekte vertiefen können, die sie als besonders interessant oder relevant für ihre Arbeitsleistung erachten. All dies macht Qualifikationen wie diese zu den besten auf dem Markt, dank derer sich der Unternehmer umfassend und gewissenhaft weiterentwickeln kann und durch ein 100%iges Online-Programm zur Verbesserung seiner beruflichen Zukunft beiträgt. 

In weniger als 6 Monaten werden Sie die massive Verarbeitung medizinischer Daten durch die Beherrschung der strukturellen und funktionellen Genomik sowie der Transkriptomik beherrschen”

Lehrplan

Der Universitätsexperte in Bioinformatik und Big Data in der Medizin, der von der TECH Technologische Universität angeboten wird, ist ein intensives und multidisziplinäres Programm, das die Studenten darauf vorbereitet, sich dem Arbeitsmarkt und den ehrgeizigsten und komplexesten Projekten im Bereich der Bioinformatik und Big Data zu stellen, mit der Garantie, über das aktuellste und vollständigste Wissen zu verfügen. 

Der Inhalt des Studiengangs zielt darauf ab, die beruflichen Kompetenzen der Studenten durch die Beherrschung der aktuellen Werkzeuge sowohl für die gesundheitswissenschaftliche Forschung als auch für das Datenmanagement zu erweitern. 

Der Studiengang bietet 450 Stunden theoretischen, praktischen und ergänzenden Lernstoff auf höchstem Niveau, der es ihnen ermöglicht, die Anwendungen in diesem Bereich zu vertiefen und ihr Profil an die aktuelle Nachfrage nach Arbeitskräften in diesem Berufsfeld anzupassen.

Dieser Universitätsexperte erstreckt sich über 6 Monate und ist in 3 Module unterteilt: 

Modul 1. Berechnungen in der Bioinformatik
Modul 2. Biomedizinische Datenbanken
Modul 3. Big Data in der Medizin: Massive Verarbeitung von medizinischen Daten

¿Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperten in Bioinformatik und Big Data in der Medizin vollkommen online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten.

Modul 1. Berechnungen in der Bioinformatik

1.1. Zentrales Dogma in der Bioinformatik und im Rechnen. Aktueller Stand

1.1.1. Die ideale Anwendung in der Bioinformatik
1.1.2. Parallele Entwicklungen in der Molekularbiologie und im Computerwesen
1.1.3. Dogmen in der Biologie und Informationstheorie
1.1.4. Informationsflüsse

1.2. Datenbanken für bioinformatische Berechnungen

1.2.1. Datenbank
1.2.2. Datenmanagement
1.2.3. Lebenszyklus von Daten der Bioinformatik

1.2.3.1. Nutzung
1.2.3.2. Modifizierung
1.2.3.3. Archivierung
1.2.3.4. Wiederverwendung
1.2.3.5. Verworfen

1.2.4. Datenbanktechnologie in der Bioinformatik

1.2.4.1. Architektur
1.2.4.2. Datenbankverwaltung

1.2.5. Schnittstellen für Datenbanken in der Bioinformatik

1.3. Netzwerke für bioinformatische Berechnungen

1.3.1. Kommunikationsmodelle. LAN, WAN, MAN und PAN-Netzwerke
1.3.2. Protokolle und Datenübertragung
1.3.3. Netzwerk-Topologie
1.3.4. Hardware in Datacenters für Computing
1.3.5. Sicherheit, Verwaltung und Implementierung

1.4. Suchmaschinen in der Bioinformatik

1.4.1. Suchmaschinen in der Bioinformatik
1.4.2. Prozesse und Technologien von Bioinformatik-Suchmaschinen
1.4.3. Berechnungsmodelle: Such- und Approximationsalgorithmen

1.5. Datenvisualisierung in der Bioinformatik

1.5.1. Visualisierung von biologischen Sequenzen
1.5.2. Visualisierung von biologischen Strukturen

1.5.2.1. Visualisierungstools
1.5.2.2. Rendering-Tools

1.5.3. Benutzeroberfläche für bioinformatische Anwendungen
1.5.4. Informationsarchitekturen für die Visualisierung in der Bioinformatik

1.6. Statistik für die Datenverarbeitung

1.6.1. Statistische Konzepte für Berechnungen in der Bioinformatik
1.6.2. Anwendungsbeispiel: Microarrays von MARN
1.6.3. Unvollkommene Daten. Fehler in der Statistik: Zufälligkeit, Annäherung, Rauschen und Annahme
1.6.4. Fehlerquantifizierung: Präzision, Empfindlichkeit und Sensitivitäten
1.6.5. Clustering und Klassifizierung

1.7. Data Mining

1.7.1. Data Mining- und Berechnungsmethoden
1.7.2. Data Mining- und Berechnungsinfrastruktur
1.7.3. Entdeckung und Erkennung von Mustern
1.7.4. Maschinelles Lernen und neue Tools

1.8. Genetischer Mustervergleich

1.8.1. Genetischer Mustervergleich
1.8.2. Berechnungsmethoden für Sequenzalignments
1.8.3. Werkzeuge zum Mustervergleich

1.9. Modellierung und Simulation

1.9.1. Verwendung im pharmazeutischen Bereich: Arzneimittelentdeckung
1.9.2. Proteinstruktur und Systembiologie
1.9.3. Zur Verfügung stehende und zukünftige Tools

1.10. Zusammenarbeit und e-Computing-Projekte

1.10.1. Grid-Computing
1.10.2. Standards und Regeln. Einheitlichkeit, Konsistenz und Interoperabilität
1.10.3. Gemeinsame Computing-Projekte

Modul 2. Biomedizinische Datenbanken

2.1. Biomedizinische Datenbanken

2.1.1. Biomedizinische Datenbank
2.1.2. Primäre und sekundäre Datenbanken
2.1.3. Die wichtigsten Datenbanken

2.2. DNA-Datenbanken

2.2.1. Genom-Datenbanken
2.2.2. Gen-Datenbanken
2.2.3. Datenbanken für Mutationen und Polymorphismen

2.3. Protein-Datenbanken

2.3.1. Primäre Sequenzdatenbanken
2.3.2. Sekundäre Sequenzdatenbanken und Domänen
2.3.3. Datenbanken für makromolekulare Strukturen

2.4. Datenbanken für Omics-Projekte

2.4.1. Datenbanken für genomische Studien
2.4.2. Datenbanken für Transkriptomik-Studien
2.4.3. Datenbanken für Proteomik-Studien

2.5. Datenbanken für genetische Krankheiten. Personalisierte und Präzisionsmedizin

2.5.1. Datenbanken für genetische Krankheiten
2.5.2. Präzisionsmedizin. Die Notwendigkeit der Integration von genetischen Daten
2.5.3. Extraktion von OMIM-Daten

2.6. Repositorien mit Selbstauskünften von Patienten

2.6.1. Sekundäre Nutzung der Daten
2.6.2. Der Patient bei der Verwaltung der hinterlegten Daten
2.6.3. Repositorien von Fragebögen mit Selbstauskünften. Beispiele

2.7. Offene Datenbanken von Elixir

2.7.1. Offene Datenbanken von Elixir
2.7.2. Auf der Elixir-Plattform gesammelte Datenbanken
2.7.3. Kriterien für die Auswahl zwischen Datenbanken

2.8. Datenbanken für unerwünschte Arzneimittelwirkungen (UAW)

2.8.1. Der pharmakologische Entwicklungsprozess
2.8.2. Meldung von unerwünschten Arzneimittelwirkungen
2.8.3. Datenbanken für unerwünschte Wirkungen auf lokaler, nationaler, europäischer und internationaler Ebene

2.9. Plan zur Verwaltung von Forschungsdaten. Daten, die in öffentlichen Datenbanken zu hinterlegen sind

2.9.1. Plan zur Datenverwaltung
2.9.2. Aufbewahrung von Daten aus der Forschung
2.9.3. Hinterlegung der Daten in einer öffentlichen Datenbank

2.10. Klinische Datenbanken. Probleme mit der Sekundärnutzung von Gesundheitsdaten

2.10.1. Repositorien von Krankenakten
2.10.2. Verschlüsselung von Daten
2.10.3. Zugang zu Gesundheitsdaten. Gesetzgebung

Modul 3. Big Data in der Medizin: Massive Verarbeitung von medizinischen Daten

3.1. Big Data in der biomedizinischen Forschung

3.1.1. Datengenerierung in der Biomedizin
3.1.2. Hochdurchsatz (High-Throughput-Technologie)
3.1.3. Nutzen von Hochdurchsatzdaten. Hypothesen in der Ära von Big Data

3.2. Datenvorverarbeitung bei Big Data

3.2.1. Vorverarbeitung von Daten
3.2.2. Methoden und Ansätze
3.2.3. Probleme der Datenvorverarbeitung bei Big Data

3.3. Strukturelle Genomik

3.3.1. Die Sequenzierung des menschlichen Genoms
3.3.2. Sequenzierung vs. Chips
3.3.3. Entdeckung von Variationen

3.4. Funktionelle Genomik

3.4.1. Funktionelle Annotation
3.4.2. Prädiktoren für das Risiko bei Mutationen
3.4.3. Genomweite Assoziationsstudien

3.5. Transkriptomik

3.5.1. Techniken zur Gewinnung umfangreicher Daten in der Transkriptomik: RNA-seq
3.5.2. Normalisierung von Transkriptomik-Daten
3.5.3. Studien zur differentiellen Expression

3.6. Interaktomik und Epigenomik

3.6.1. Die Rolle des Chromatins bei der Genexpression
3.6.2. Hochdurchsatzstudien in der Interaktomik
3.6.3. Hochdurchsatzstudien in der Epigenetik

3.7. Proteomik

3.7.1. Analyse der massenspektrometrischen Daten
3.7.2. Untersuchung der posttranslationalen Modifikationen
3.7.3. Quantitative Proteomik

3.8. Anreicherung und Clustering-Techniken

3.8.1. Kontextualisierung der Ergebnisse
3.8.2. Clustering-Algorithmen in Omics-Techniken
3.8.3. Repositorien für die Anreicherung: Gene Ontology und KEGG

3.9. Anwendungen von Big Data in der öffentlichen Gesundheit

3.9.1. Entdeckung von neuen Biomarkern und therapeutischen Targets
3.9.2. Prädiktoren für Risiken
3.9.3. Personalisierte Medizin

3.10. Big Data angewandt in der Medizin

3.10.1. Das Potenzial zur Unterstützung von Diagnose und Prävention
3.10.2. Die Verwendung von Algorithmen des Machine Learning in der öffentlichen Gesundheit
3.10.3. Das Problem des Datenschutzes

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