有了TECH大学，您将了解生物信息学和应用于医学的大数据的最新进展” 

近年来，生物信息学的发展使农业，食品或医学等各个部门取得了重大的科学进步。正是在这一领域，新技术和计算机处理的引入使收集，处理大量生物数据成为可能，甚至可以创建新冠病毒穗状病毒蛋白的3D模型。所有这些不仅有助于更好地了解病毒过程，而且有助于在更短的时间内获得特定的疫苗或药物。 

此外，鉴于疾病的突变和传播速度，大量收集和分析临床数据将导致从预防到治愈的更有效的行动。希望了解这一领域新发展的医学专业人员非常感兴趣的现实。为此，Tech在生物信息学和医学大数据方面创建了该计划，该计划由在这一领域拥有丰富经验的专业团队开发。 

100%在线计划，专家将能够动态深入研究生物信息学计算的未来趋势，生物医学数据集中使用的分析技术或生物过程工程中使用的不同工具。所有这些都是通过理论和实践相结合的内容实现的，辅以高质量的多媒体教学资源。 

此外，通过再学习方法，毕业生可以逐步深入学习课程，通过在该课程中重复关键概念来减少学习时间  
通过灵活的资格认证，这所学术机构向专业人士提供了有关医学中的生物信息学和大数据的最重要和最新信息，可以随时随地访问。你只需要一个有互联网连接的电子设备（电脑，平板电脑或手机）就可以查看虚拟校园中的教学内容。毋庸置疑，对于那些希望将最繁重的责任与高质量的大学学位相结合的专家来说，这是一个理想的学术选择。 

了解该程序在公共卫生中使用机器学习算法以及存在的数据隐私问题”

这个生物信息学与医学大数据专科文凭包含了市场上最完整和最新的科学课程。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
• 这门课程的图像，示意图以及实用性极强的内容涵盖了对于从业者至关重要的那些学科，为实际操作提供了实用信息
• 你可以进行自我评价过程的实际练习，以改善你的学习
• 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个人反思性论文
• 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

TECH大学使用的再学习系统将使您减少长时间的学习，并更容易巩固关键概念” 

该课程的教学人员包括来自该行业的专业人士，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。 

该课程的设计重点是基于问题的学习，通过这种方式，专业人员必须尝试解决整个学年出现的不同专业实践情况。它将得到一个由著名专家开发的创新互动视频系统的支持。 

与这位专科文凭一起深入研究转录组学中获取大量数据的技术"

该学位为您提供了医学研究领域最相关的生物医学，DNA和蛋白质数据库"

在这段学术之旅中，医学专业人士将获得生物信息学和大数据中使用的最新技术和方法。因此，在短短6个月内，它将能够更新其关于其临床应用，用于大规模收集健康数据的方法以及生物医学研究和公共卫生的当前趋势的知识。为此，Tech将提供最先进的教学工具，这些工具将提供更大的活力，实现这位专科文凭的最大表现。

学位将使您能够了解生物信息学的进展及其在新药开发中的贡献”

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，以启动学生对该模块概念的实际应用
• 发展数据库的基本概念
• 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 的成功案例和要避免的错误
• 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
• 掌握该部门最常用的工具
• 确定计算机的未来趋势
• 利用 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.大数据在医学：海量医学数据处理

• 发展生物医学海量数据获取技术的专业知识
• 分析数据预处理的重要性的 大数据
• 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
• 考察大数据 在生物医学研究和公共卫生领域的应用和未来趋势

通过案例研究模拟，该计划将为您提供对医学大数据的实际和直接的看法”