通过该课程提高你在基因组肿瘤学中的机器学习技术的知识，在这里你会发现最好的教学材料和真实的临床案例。在这里了解该专业的最新进展，以便能够进行高质量的医疗实践"

该计划的一个基本目标是让学生接近并传播，计算机知识，这些，知识已经应用于其他知识领域但在医学界的实施却微乎其微，尽管基因组医学要成为现实就必须准确度解释目前大量的临床信息，并将其与生物信息学分析后产生的生物数据联系起来。虽然这是一个困难的挑战，但它将使遗传变异和潜在疗法的影响得到快速，廉价和比目前更精确的探索。

人类天生不具备感知和解释基因组序列的能力，也不了解活体细胞内发生的所有机制，途径和相互作用，也不具备做出有几十或几百个变量的医疗决定的能力。为了向前推进，需要一个具有超人分析能力的系统来简化工作环境，并显示变量之间的关系和接近性。 

在基因组学和生物学领域，人们现在认识到，把资源花在新的计算技术上比花在纯粹的数据收集上更好，这一点在医学上可能也是如此，当然也包括肿瘤学。我们有数以百万计的数据或出版物，，但当医生或生物学家对其进行分析时，结论完全是主观，与现有的出版物或数据有关，这些出版物或数据被任意排序，产生了部分知识，当然，与现有的遗传和生物知识越来越远，并得到计算的支持，因此，实施精准医疗的一个巨大步骤是通过对现有医疗和药理学信息的大量分析来减少这种距离

通过基因组肿瘤学中的机器学习技术课程更新你的知识"

这个基因组肿瘤学中的机器学习技术大学课程包含了市场上最完整和最新的科学课程。主要特点是：

• 开发由基因组肿瘤学中的机器学习技术专家介绍的案例研究
• 其图文并茂，图文并茂，突出实用的内容为专业实践中必不可少的那些学科提供了科学和实用信息
• 肿瘤基因组学的机器学习技术
• 包含以推进进行自我评估过程为目的实践
• 特别强调基因组肿瘤学机器学习技术中的创新方法
• 这将由理论讲座，向专家提问，关于争议性问题的讨论论坛和个人反思工作来补充
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

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教学人员包括属于基因组肿瘤学中的机器学习技术领域的专业人员，他们将自己的工作经验带到这个培训中，以及属于著名参考协会和大学的公认专家。

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该课程的设计侧重于基于问题的学习，通过这种方式，学生将不得不尝试解决整个课程中提出的不同专业实践情况。为此，学生将得到一个创新的互动视频系统的帮助，该系统由基因组肿瘤学机器学习技术领域公认的具有丰富教学经验的专家创建。

通过这个方案学位，让你与时俱进，增加你对决策的信心"

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基因组肿瘤学中的机器学习技术大学课程旨在促进致力于肿瘤病理治疗的医生的表现，在这种情况下，有必要准确地解释目前大量的临床能力，并将其与生物信息学分析后产生的生物数据联系起来。 

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总体目标

• 能够准确解释目前可用的临床信息量，并与生物信息学分析后产生的生物数据相关联 

具体目标

• 快速自动处理和分析大数据中大量复杂的结构化，半结构化和非结构化数据  
• 了解什么是机器学习，并使用一些技术进行数据分类（决策树，k-NN，支持向量机，神经网络等）  
• 学习如何将数据分为测试集和训练集，并发现偏见和差异的概念 

抓住机会，迈出步伐，了解基因组肿瘤学中机器学习技术的最新发展"