这种培训将在医疗实践中产生一种安全感，这将有助于你的个人和职业成长”

基因组数据的规模和复杂性使传统上用于实验室测试的措施相形见绌。近年来，为了能够分析和解释DNA测序，信息学有了巨大的发展，它在生物学知识和应用于日常临床实践之间产生了差距。因此，有必要在医学界中教育、传播并同时纳入这些信息学技术，以便能够解释来自出版物、生物或医学数据库和临床记录等方面的大量分析数据，从而能够丰富临床层面的生物信息。

这种机器学习将使精准肿瘤学的发展成为可能，以便解释基因组特征并找到有针对性的疗法，或确定某些疾病的风险并建立更加个性化的预防措施。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。 

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这个基因组肿瘤学中的机器学习和数据挖掘技术专科文凭包含了市场上最完整和最新的科学方案。主要特点是：

• 由基因组肿瘤学中的机器学习和数据挖掘技术专家介绍案例研究的发展
• 其图形化、示意图和突出的实用性内容，以其为构思为看重专业实践的学科提供科学并贴近实践的信息
• 基因组肿瘤学中的新机器学习和数据挖掘技术
• 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中机器学习和数据挖掘技术的创新方法
• 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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由于它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，它将允许专业人员进行情境式的学习，也就是说，一个模拟的环境将提供沉浸式的学习程序，在真实的情况下进行培训。

该课程的设计侧重于基于问题的学习，通过这种方式，研究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，学生将得到一个新颖的互动视频系统的帮助，该系统由基因组肿瘤学的机器学习和数据挖掘技术领域公认的专家创建，具有丰富的教学经验。

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基因组肿瘤学中的机器学习和数据挖掘技术课程旨在促进致力于肿瘤病理治疗的医生的表现，其中有必要准确解释目前可用的大量临床信息，并将其与生物信息学分析后产生的生物数据联系起来。

本课程旨在利用最新的教育技术，更新基因组肿瘤学中的机器学习和数据挖掘技术的知识，以便为决策做出高质量和安全的贡献"

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

模块1.分子生物学

• 更新癌症分子生物学方面的知识，涉及不同的概念，如遗传异质性或微环境的重新编程
• 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

模块2.应用于基因组学的数据挖掘 

• 了解数据挖掘如何在数据库中寻找模式和规律
• 学习如何将数据挖掘的原理应用于大型复杂数据集（大数据）的剖析，包括非常大的数据库或网页中的数据
• 探索、分析和利用数据，并将其转化为对临床实践有用和有价值的信息

模块3.基因组数据挖掘技术

• 了解大多数科学数据是如何出现在网页和PDF文件等文件中的，这些文件很难进行进一步的分析处理，然而，通过搜刮技术可以用来
• 通过网络访问许多数据源，以实现精准医疗，允许大量提取信息

模块4.生物信息学在基因组肿瘤学中的应用   

• 根据本体论的接近程度，了解没有什么临床信息的基因的功能
• 根据Pubmed中的大量搜索和科学证据水平的图形表示，发现涉及疾病的基因

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