Dank dieses privaten Masterstudiengangs erhalten Sie alle Kenntnisse, um eine solide wissenschaftliche Grundlage zu entwickeln, die Lösungen für die sportliche Tätigkeit bietet"

Absolventen der Sportwissenschaften und andere Fachleute des Sektors, die sich für qualitative und quantitative Studien interessieren, können sich der Erforschung der wissenschaftlichen Faktoren widmen, die diesen Bereich beeinflussen. Um sie durchführen zu können, müssen die Fachleute jedoch die Biomechanik, Physiologie und Psychologie perfekt beherrschen und darüber hinaus wissen, wie wichtig es ist, das Forschungsprojekt richtig zu strukturieren. Dies ist nicht nur für den Experten von Vorteil, sondern auch für die Sportler, da die Wissenschaftler in diesem Bereich ihre Erholung unter anderem durch psychologische Vorbereitung und Ernährungspläne fördern.

In Anbetracht des begrenzten akademischen Angebots in diesem Bereich hat TECH einen vollständigen und fundierten Abschluss in der Erstellung von Forschungsprojekten, deren Finanzierung, Statistik und R in der Gesundheitsforschung sowie in der Verbreitung der Ergebnisse durch Berichte, Zusammenfassungen und wissenschaftliche Artikel entwickelt. Es handelt sich um einen Abschluss, dessen Qualität von erfahrenen Lehrkräften bestätigt wird, die nicht nur an der Entwicklung der Inhalte beteiligt sind, sondern auch das Wissen an die Studenten weitergeben werden.

Darüber hinaus hat TECH 1.500 Stunden audiovisuelles und dynamisches Material integriert, das den Studiengang durch digitale Medien mit Videozusammenfassungen, Aktivitäten und der Simulation von realen Fällen zu einer bereichernden Erfahrung macht. All dies mit dem Ziel, die Fähigkeiten der Fachleute zu aktualisieren, damit sie auf die reale Praxis vorbereitet sind. Gleichzeitig hat TECH die innovative Relearning-Methode integriert, die die Fachleute von langen Studienzeiten befreit, so dass sie zusätzlich zur 100%igen Modalität auf eine schrittweise, kontinuierliche und einfache Weise mit allen Garantien fortgebildet werden. 

Erhalten Sie alle Schlüssel zur Förderung klinischer Studien über die Leistung von Sportlern und zur Untersuchung ihrer biologischen und psychologischen Fähigkeiten"

Dieser Privater masterstudiengang in Medizinische Forschung im Sport enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten aus der gesundheitswissenschaftlichen 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 Lektionen, 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

Bringen Sie Ihre Fähigkeiten auf den neuesten Stand, um in der Gruppe der Fachleute, die an kollaborativen Forschungsprojekten im Bereich des Sports beteiligt sind, an der Spitze zu bleiben"

Zu den Dozenten des Programms gehören Spezialisten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen 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.

Heben Sie sich in Ihrem Sektor durch die Beherrschung von Statistik und R in der Gesundheitsforschung dank der von TECH angebotenen theoretischen und praktischen Inhalte ab"

Entwickeln Sie sich in einer Disziplin, die hochqualifizierte Fachleute erfordert, damit Sie einer von ihnen werden können"

Der Inhalt dieses Privaten Masterstudiengangs in Medizinische Forschung im Sport wurde von TECH mit der Unterstützung eines Teams von Ärzten und Forschungsexperten sorgfältig entwickelt. Gleichzeitig hat TECH das pädagogische Relearning-System integriert, um das Studium der Studenten zu erleichtern. Auf diese Weise müssen sie keine langen und mühsamen Lernstunden investieren, sondern können sich die Inhalte schrittweise und auf einfache Weise aneignen. Darüber hinaus hat TECHaudiovisuelles Material in verschiedenen Formaten in den Studiengang integriert, so dass die Studenten in den Genuss des Online-Unterrichts kommen, ohne auf die anspruchsvollen und präzisen Inhalte verzichten zu müssen.

Ein Lehrplan, der für Fachleute wie Sie entwickelt wurde, die ihre Fähigkeiten perfektionieren wollen, um in der heutigen Arbeitswelt wettbewerbsfähiger zu sein"

Modul 1. Die wissenschaftliche Methode in der Gesundheitsforschung. Bibliographische Positionierung der Forschung

1.1. Definition der Frage oder des Problems, das gelöst werden soll
1.2. Bibliographische Positionierung der Frage oder des Problems, das gelöst werden soll

1.2.1. Suche nach Informationen

1.2.1.1. Strategien und Schlüsselwörter

1.2.2. Pubmed und andere Repositorien für wissenschaftliche Artikel

1.3. Behandlung von bibliographischen Quellen
1.4. Behandlung von dokumentarischen Quellen
1.5. Erweiterte bibliographische Suche
1.6. Erstellung von Referenzgrundlagen für die Mehrfachnutzung
1.7. Referenzmanager
1.8. Extraktion von Metadaten in bibliographischen Suchen
1.9. Definition der zu befolgenden wissenschaftlichen Methodik

1.9.1. Auswahl der notwendigen Werkzeuge
1.9.2. Planung von Positiv- und Negativkontrollen in der Forschung

1.10. Translationale Projekte und klinische Studien: Übereinstimmungen und Unterschiede

Modul 2. Bildung von Arbeitsgruppen: kollaborative Forschung

2.1. Definition von Arbeitsgruppen
2.2. Bildung von multidisziplinären Teams
2.3. Optimale Verteilung der Verantwortlichkeiten
2.4. Führung
2.5. Kontrolle der Durchführung von Aktivitäten
2.6. Forschungsteams im Krankenhaus

2.6.1. Klinische Forschung
2.6.2. Grundlagenforschung
2.6.3. Translationale Forschung

2.7. Kollaborative Vernetzung für die Gesundheitsforschung
2.8. Neue Räume für die Gesundheitsforschung

2.8.1. Thematische Netzwerke

2.9. Vernetzte biomedizinische Forschungszentren
2.10. Musterbiobanken: internationale Verbundforschung

Modul 3. Entwicklung von Forschungsprojekten

3.1. Allgemeine Struktur eines Projekts
3.2. Präsentation der Hintergründe und vorläufigen Daten
3.3. Definition der Hypothese
3.4. Definition der allgemeinen und spezifischen Ziele
3.5. Festlegung der Art der Stichprobe, der Anzahl und der zu messenden Variablen
3.6. Festlegung der wissenschaftlichen Methodik
3.7. Ausschluss-/Einschlusskriterien bei Projekten mit menschlichen Proben
3.8. Zusammenstellung des spezifischen Teams: Ausgewogenheit und Fachwissen
3.9. Ethische Aspekte und Erwartungen: ein wichtiges Element, das wir vergessen
3.10. Budgeterstellung: eine Feinabstimmung zwischen dem Bedarf und der Realität der Ausschreibung

Modul 4. Die klinische Studie in der Gesundheitsforschung

4.1. Arten von klinischen Studien

4.1.1. Von der Pharmaindustrie geförderte klinische Studien
4.1.2. Unabhängige klinische Studien
4.1.3. Repositionierung von Arzneimitteln

4.2. Phasen der klinischen Studien
4.3. Die wichtigsten an klinischen Studien beteiligten Akteure
4.4. Erstellung von Protokollen

4.4.1. Randomisierung und Verblindung
4.4.2. Nicht-Unterlegenheitsstudie

4.5. Informationsblatt für Patienten
4.6. Kriterien für gute klinische Praxis (GCP)
4.7. Suche nach Finanzierungsmöglichkeiten für klinische Studien

4.7.1. Öffentliche. Führende europäische, lateinamerikanische und US-amerikanische Agenturen
4.7.2. Private. Bedeutende pharmazeutische Unternehmen

Modul 5. Projektfinanzierung

5.1. Suche nach Finanzierungsmöglichkeiten
5.2. Wie passt man ein Projekt an das Format einer Ausschreibung an?

5.2.1. Die Grundlagen für den Erfolg
5.2.2. Positionierung, Vorbereitung und Schreiben

5.3. Öffentliche Ausschreibungen. Die wichtigsten europäischen und amerikanischen Agenturen
5.4. Spezifische europäische Ausschreibungen

5.4.1. Horizont 2020-Projekte
5.4.2. Mobilität der Humanressourcen
5.4.3. Marie-Curie-Programm

5.5. Ausschreibungen für Interkontinentale Zusammenarbeit: Möglichkeiten für internationalen Austausch
5.6. Ausschreibungen für die Zusammenarbeit mit den Vereinigten Staaten
5.7. Strategie für die Teilnahme an internationalen Projekten

5.7.1. Wie definiert man eine Strategie für die Teilnahme an internationalen Konsortien
5.7.2. Unterstützungs- und Hilfsstrukturen

5.8. Internationale wissenschaftliche Lobbys

5.8.1. Zugang und Networking

5.9. Private Ausschreibungen

5.9.1. Stiftungen und Organisationen zur Förderung der Gesundheitsforschung in Europa und Amerika
5.9.2. Private Ausschreibungen für Finanzierungen durch US-Organisationen

5.10. Sicherstellung der Loyalität einer Finanzierungsquelle: Hinweise für eine nachhaltige finanzielle Unterstützung

Modul 6. Statistik und R in der Gesundheitsforschung

6.1. Biostatistik

6.1.1. Einführung in die wissenschaftliche Methode
6.1.2. Grundgesamtheit und Stichprobe. Maßnahmen zur Zentralisierung
6.1.3. Diskrete Verteilungen und Kontinuierliche Verteilungen
6.1.4. Generelles Schema der statistischen Inferenz. Inferenz über einen Mittelwert einer Normalbevölkerung. Inferenz über einen Mittelwert einer Allgemeinbevölkerung
6.1.5. Einführung in die nichtparametrische Inferenz

6.2. Einführung in R

6.2.1. Grundlegende Eigenschaften des Programms
6.2.2. Haupttypen von Objekten
6.2.3. Einfache Beispiele für Simulation und statistische Inferenz
6.2.4. Diagramme
6.2.5. Einführung in die Programmierung in R

6.3. Regressionstechniken mit R

6.3.1. Regressionmodelle
6.3.2. Auswahl der Variablen
6.3.3. Diagnose des Modells
6.3.4. Verarbeitung von Ausreißern
6.3.5. Regressionsanalyse

6.4. Multivariate Analyse mit R

6.4.1. Beschreibung von multivariaten Daten
6.4.2. Multivariate Verteilungen
6.4.3. Dimensionalitätsreduktion
6.4.4. Unüberwachte Klassifikation: Cluster-Analyse
6.4.5. Überwachte Klassifikation: Diskriminanzanalyse

6.5. Regressionstechniken für die Forschung mit R

6.5.1. Generalisierte lineare Modelle (GLM): Poisson- und Negativ-Binomial-Regression
6.5.2. Generalisierte lineare Modelle (GLM): Logistische und Binomialregression
6.5.3. Poisson- und Negativ-Binomial-Regression mit Nullen
6.5.4. Lokale Anpassungen und generalisierte additive Modelle (GAM)
6.5.5. Generalisierte gemischte Modelle (GLMM) und generalisierte additive gemischte Modelle (GAMM)

6.6. Angewandte Statistik in der biomedizinischen Forschung mit R I

6.6.1. Grundlagen von R. Variablen und Objekte in R. Datenverarbeitung. Dateien. Diagramme
6.6.2. Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsfunktionen
6.6.3. Programmierung und Funktionen in R
6.6.4. Analyse von Kontingenztabellen
6.6.5. Grundlegende Inferenz mit kontinuierlichen Variablen

6.7. Angewandte Statistik in der biomedizinischen Forschung mit R II

6.7.1. Varianzanalyse
6.7.2. Korrelationsanalyse
6.7.3. Einfache lineare Regression
6.7.4. Multiple lineare Regression
6.7.5. Logistische Regression

6.8. Angewandte Statistik in der biomedizinischen Forschung mit R III

6.8.1. Störvariablen und Interaktionen
6.8.2. Erstellung eines logistischen Regressionsmodells
6.8.3. Überlebensanalyse
6.8.4. Cox-Regression
6.8.5. Prädiktive Modelle. ROC-Kurvenanalyse

6.9. Statistische Data-Mining-Techniken mit R I

6.9.1. Einleitung. Data Mining. Überwachtes und unüberwachtes Lernen. Prädiktive Modelle. Klassifikation und Regression
6.9.2. Deskriptive Analyse. Datenvorverarbeitung
6.9.3. Hauptkomponentenanalyse
6.9.4. Hauptkomponentenanalyse
6.9.5. Cluster-Analyse. Hierarchische Methoden. K-Means

6.10. Statistische Data-Mining-Techniken mit R II

6.10.1. Maßnahmen zur Bewertung von Modellen. Maßnahmen zur prädiktiven Kapazität. ROC-Kurven
6.10.2. Techniken zur Bewertung von Modellen. Kreuzvalidierung. Bootstrap-Proben
6.10.3. Entscheidungsbaum-Methoden (CART)
6.10.4. Support Vector Machines (SVM)
6.10.5. Random Forest (RF) und Neuronale Netze (NN)

Modul 7. Grafische Darstellungen von Daten in der Gesundheitsforschung und andere fortgeschrittene Analysen

7.1. Arten von Diagrammen
7.2. Überlebensanalyse
7.3. ROC-Kurven
7.4. Multivariate Analyse (Arten der multiplen Regression)
7.5. Binäre Regressionsmodelle
7.6. Analyse von Massendaten
7.7. Methoden zur Dimensionalitätsreduktion
7.8. Vergleich der Methoden: PCA, PPCA and KPCA
7.9. T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
7.10. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

Modul 8. Verbreitung von Ergebnissen I: wissenschaftliche Berichte, Protokolle und Artikel

8.1. Erstellen eines wissenschaftlichen Berichts oder Projektprotokolls

8.1.1. Optimaler Ansatz für die Diskussion
8.1.2. Darstellung der Limitationen

8.2. Verfassen eines wissenschaftlichen Artikels: Wie schreibt man ein „Paper" auf der Grundlage der gewonnenen Daten?

8.2.1. Allgemeine Struktur
8.2.2. Wohin geht das „Paper“?

8.3. Wo soll man anfangen?

8.3.1. Richtige Darstellung der Ergebnisse

8.4. Die Einleitung: Der Fehler, mit diesem Abschnitt zu beginnen
8.5. Die Diskussion: Der Höhepunkt
8.6. Die Beschreibung der Materialien und Methoden: Garantierte Reproduzierbarkeit
8.7. Die Wahl der Zeitschrift, bei der das „Paper“ eingereicht werden soll

8.7.1. Strategie der Wahl
8.7.2. Prioritätenliste

8.8. Anpassung des Manuskripts an die verschiedenen Formate
8.9. Der „Cover Letter": prägnante Präsentation der Studie für den Redakteur
8.10. Wie reagiert man auf die Zweifel der Gutachter? Der „Rebuttal Letter”

Modul 9. Verbreitung von Ergebnissen II: Symposien, Kongresse, Verbreitung in der Gesellschaft

9.1. Präsentation der Ergebnisse auf Kongressen und Symposien

9.1.1. Wie wird ein „Poster" erstellt?
9.1.2. Repräsentation von Daten
9.1.3. Ausrichtung der Botschaft

9.2. Kurze Mitteilungen

9.2.1. Datendarstellung für Kurzmitteilungen
9.2.2. Ausrichtung der Botschaft

9.3. Der Plenarvortrag: Tipps, wie Sie die Aufmerksamkeit eines Fachpublikums länger als 20 Minuten halten können
9.4. Weitergabe an die breite Öffentlichkeit

9.4.1. Bedarf vs. Gelegenheit
9.4.2. Verwendung von Referenzen

9.5. Nutzung sozialer Netzwerke für die Verbreitung von Ergebnissen
9.6. Wie kann man wissenschaftliche Daten an die Volkssprache anpassen?
9.7. Tipps für die Zusammenfassung einer wissenschaftlichen Arbeit in wenigen Zeichen

9.7.1. Sofortige Verbreitung über Twitter

9.8. Wie man eine wissenschaftliche Arbeit in Material zur Bekanntgabe verwandelt

9.8.1. Podcast
9.8.2. YouTube-Videos
9.8.3. TikTok
9.8.4. Der Comic

9.9. Fachliteratur zur Veröffentlichung

9.9.1. Kolumnen
9.9.2. Bücher

Modul 10. Schutz und Transfer von Ergebnissen

10.1. Schutz der Ergebnisse: Allgemeines
10.2. Valorisierung der Ergebnisse eines Forschungsprojekts
10.3. Patente: Vor- und Nachteile
10.4. Andere Formen des Schutzes von Ergebnissen
10.5. Übertragung von Ergebnissen in die klinische Praxis
10.6. Weitergabe von Ergebnissen an die Industrie
10.7. Der Technologietransfer-Vertrag
10.8. Das Industriegeheimnis
10.9. Gründung von Spin-Off-Unternehmen aus einem Forschungsprojekt
10.10. Suche nach Investitionsmöglichkeiten in Spin-Offs

Warten Sie nicht länger, schreiben Sie sich jetzt ein und werden Sie Teil der medizinischen Forschung im Sport, dank eines 100%igen Online-Abschlusses"