大学学历
世界上最大的体育科学学院”
推介会
通过本大学课程的学习，你将在短短的150个小时内加深对 R 程序和与体育研究相关的生物统计学主要概念的理解”
如今，体育研究中采用的定量方法包括应用统计学。这一医疗保健工具对于测试临床应用以及按照先前确定的参数在人体中进行开发至关重要。缺乏统计方面的全面资格可能会导致一些研究人员在处理和解决相关问题时误用或限制使用简单或不充分的技术。
TECH针对体育科学专业的毕业生和在健康领域工作的其他专业人员开设了这个使用 R 的生物统计学大学课程。有了它，注册专业人员将利用统计数据调查研究，以及利用 R 进行数据挖掘的统计技术及其在体育研究中的应用等问题。此外，TECH还召集了一支由这个领域专业教师组成的团队，他们根据自己的专业经验和可靠知识编写了教学内容。此外，这是一个经验丰富、人文素养极高的团队，使学习体验贴近学生，为学生的教学提供了保障。
本资格证书采用100%在线格式设计，以便专家深入研究使用 R 的回归方法的趋势和新理论。所有这一切，都可以通过下载理论-实践材料和附加材料来实现这样学生即使离线也能获得参考指南。这是TECH提供的一种可能性，专业人员不仅可以在学习过程中咨询自己的疑惑，而且当他发现自己处于真实场景中时，只要将知识下载到电子设备中，就可以随手掌握。此外，TECH还整合了最新颖的教学方法，以加快学习进程，并根据每个学生的可能情况，提供个性化的后续课程。
你会错过更新和探索体育研究回归方法的机会吗？TECH为你提供所需的所有知识，让你轻松快捷地学习"
这个使用 R 进行生物统计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：
- 由医学研究专家介绍案例研究的发展情况
- 这个书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
- 可以进行自我评价过程的实践练习，以提高学习效果
- 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
- 可从任何联网的固定或便携设备上获取内容
通过TECH，你将发现正统学术课程之外的另一种选择。由于这个学位采用100%在线模式，因此你不必离开其他活动"
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，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。
学习多元分析以及与统计学相关的新科学方法，将有助于你发展自己的研究工作以及与他人合作的研究工作"
这是你完善专业技能的最佳资质，也是你成为体育研究领域最前沿专家的最佳途径"
目标
TECH的主要目标是提供高度严格的课程，以提高注册专家的知识水平。在这种情况下，使用 R 的生物统计学大学课程旨在为学生提供有关统计数据管理技术的最新内容。此外，TECH还挑选了一支专业队伍，负责开发和传授知识，从而确保对学生的正确指导。所有这些都通过 100% 的在线方式进行，使学习与专家生活的其他领域相结合成为可能。
不要落后于更新队列。TECH设计的课程可以让你在学习的同时从事其他活动，例如你目前的工作"
总体目标
- 了解要解决的问题或难题的适当框架
- 通过文献检索，评估问题的技术状况
- 评估潜在项目的可行性
- 根据不同的提案征集，研究项目的起草工作
- 考察寻找资金的情况
- 掌握必要的数据分析工具
- 根据目标期刊撰写科学文章（论文）
- 产生与所涉及的主题相关的海报
- 了解向非专业受众传播的工具
- 加深他们对数据保护的理解
- 了解将产生的知识转移到工业或临床的情况
- 考察人工智能和大数据分析的当前使用情况
- 研究成功项目的例子
具体目标
- 描述生物统计学的主要概念
- 熟悉R程序
- 定义并理解R的回归方法和多变量分析
- 探索应用于研究的回归方法
- 认识到应用于研究的统计学概念
- 描述数据挖掘的统计技术
- 提供生物医学研究中最常用的统计技术的知识
在短短6周内，通过健康研究中的统计学和 R，不仅能提升你的职业生涯，还能推动生物医学的发展"
使用 R 进行生物统计大学课程
生物统计学是医学、生物学、化学等各个领域科学研究的基本工具。它的应用允许分析和理解在研究和实验中获得的数据，从而转化为明智的决策和扎实知识的产生。在TECH科技大学，我们开发了R生物统计学大学课程，这是一项针对有兴趣获得数据分析知识的学生，研究人员和专业人士的安抚建议。在本大学课程中，R编程语言将用于数据分析，这将使参与者在处理信息和结果呈现方面更有效率。
R生物统计学大学课程旨在为参与者提供科学研究研究设计和分析所需的理论和实践工具。在该计划中，将讨论实验设计，单变量和多变量数据分析，线性和逻辑回归以及数据建模等主题。此外，将深化使用R作为分析工具，学习使用其不同的功能和库，这将使参与者在数据操作和统计分析方面具有更大程度的自主权。该大学课程是获得生物统计学实践知识的机会，这将使参与者能够开展扎实可靠的科学研究。