有了 TECH 为你提供的这个详尽而密集的学位，你现在可以在短短 6 个月内 100%在线学习生物信息学和大数据专业课程"

生物信息学的进步造福了包括医学在内的许多领域。感谢开发出了越来越具体和有针对性的技术，电子医疗在当今环境中的应用得以扩大，任务得以优化，生物数据的处理和大规模分析也变得更加有利。其中最常见的策略是通过结构基因组学利用大数据进行数据处理，从而发现新的生物标记物和治疗靶点。

由于这是一个广泛而复杂的领域，因此需要对该领域有深入的了解。因此，考虑到该领域对 IT 专业人才的需求日益增长，TECH 及其专家团队决定创建一个 100% 在线的学位，让任何毕业生都能专攻该领域。这是一次学术体验，你将深入了解计算机领域的最新发展，并从零开始创建和管理生物医学数据库。此外，它还特别重视通过最先进的工具和软件进行数据处理。

除教学大纲和案例研究外，你还将获得 450 小时的各种资料：详细视频、研究论文、进一步阅读、研究论文、自我认识练习和动态总结。总之，你需要从这一学习经历中获得最广泛、最全面的知识，使你的专业形象符合行业规范和当前的劳动力需求。

通过这个专科文凭课程，你将能够掌握对现有多种数据库的管理"

这个 医学中的生物信息学和大数据专科文凭 课程包含市场上最完整、最新的教学计划。主要特点是：
生物信息学和数据库专家呈现的实际案例的开发:

• 课程内容图文并茂，非常实用，提供了专业实践所必需的实用信息
• 可进行自我评估以改进学习的实际练习 学习
• 其特别强调创新方法
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容

你将能够在你的能力组合中全面而专业地处理生物信息学计算的最创新技术"

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

你可以通过任何联网设备访问虚拟校园，无论是个人电脑、平板电脑还是手机"

一个独特的学术机会，让你在实践中采用最创新、最有效的强化和集群技术"

这个医学中的生物信息学和大数据专科文凭旨在为毕业生详尽了解这一领域的知识提供指导。这就是为什么 TECH 及其专家团队投入了大量的时间，为你提供了非常有利的学术体验，让你能够详细了解最全面、最详细的信息，包括完美处理、计算或数据库创建工具所需的信息。

一个设计新颖、充满活力的学位，将为你带来无与伦比的学术体验"

总体目标

• 形成关键的医学概念，作为理解临床医学的载体
• 确定按仪器或系统分类的影响人体的主要疾病，将每个模块结构化为一个清晰的病理生理学、诊断和治疗纲要
• 确定如何获得医疗管理的指标和工具
• 发展基础和转化科学方法的基础 
• 考察管理不同类型的健康科学研究的伦理和最佳实践原则 
• 确定并产生资助、评估和传播科学研究的手段
• 识别各种技术的实际临床应用
• 发展计算科学和理论的关键概念 
• 确定计算的应用和它在生物信息学中的意义 
• 提供必要的资源，以启动学生对这个模块概念的实际应用
• 发展数据库的基这个概念 
• 确定医疗数据库的重要性 
• 深入学习研究中最重要的技术   
• 识别物联网在电子健康领域提供的机会
• 提供用于设计、开发和评估远程医疗系统的技术和方法方面的专业知识
• 确定远程医疗的不同类型和应用     
• 深入了解远程医疗最常见的伦理问题和监管框架
• 分析医疗设备的使用
• 发展电子健康领域的创业和创新的关键概念 
• 确定什么是商业模式以及现有商业模式的类型 
• 收集电子健康的成功案例和应避免的陷阱 
• 将获得的知识应用于你自己的商业理念

具体目标

模块 1. 生物信息学中的计算

• 发展计算的概念 
• 将一个计算机系统分解成不同的部分 
• 区分计算生物学和生物信息学计算的概念
• 掌握这个部门最常用的工具 
• 确定计算机的未来趋势 
• 使用大数据技术分析生物医学数据集

模块 2. 生物医学数据库 

• 发展生物医学信息数据库的概念 
• 考察不同类型的生物医学信息数据库  
• 深化数据分析方法 
• 汇编对结果预测有用的模型 
• 分析病人数据并进行逻辑整理 
• 在大量信息的基础上进行报告 
• 确定研究和测试的主线 
• 使用生物工艺工程的工具

模块 3. 医学中的大数据：医疗数据的大规模处理

• 发展生物医学中大规模数据收集技术方面的专业知识
• 分析大数据中数据预处理的重要性 
• 确定不同的海量数据收集技术的数据之间存在的差异，以及它们在预处理和处理方面的特殊性
• 提供解释大数据分析结果的方法 

一个独特的、关键的和决定性的培训经验，以促进你的职业发展"