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该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。为此，您将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

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这个课程专为像你这样的专家设计，他们希望完善自己的技能，以便在当今的职场中更具竞争力"

模块 1. 应用于健康研究的科学方法研究的书目定位

1.1. 要解决的问题或难题的定义
1.2. 对要解决的问题或难题进行书目定位

1.2.1. 信息的搜索

1.2.1.1. 战略和关键词

1.2.2. Pubmed和其他科学文章的储存库

1.3. 书目来源的处理
1.4. 对文献资料的处理
1.5. 高级书目搜索
1.6. 生成多种用途的参考基数
1.7. 书籍管理员
1.8. 书目搜索中的元数据提取
1.9. 要遵循的科学方法的定义

1.9.1. 选择必要的工具
1.9.2. 设计调查中的阳性和阴性控制

1.10. 转化项目和临床试验相同点和不同点

模块 2. 产生工作小组：合作研究

2.1. 工作小组的定义
2.2. 组建多学科团队
2.3. 最佳的责任分配
2.4. 领导
2.5. 控制活动的实现
2.6. 医院研究团队

2.6.1. 临床研究
2.6.2. 基础研究
2.6.3. 转化研究

2.7. 健康研究的合作网络
2.8. 健康研究的新空间

2.8.1. 主题网络

2.9. 联网的生物医学研究中心
2.10. 样本生物样这个库：国际合作研究

模块 3. 产生研究项目

3.1. 项目的一般结构
3.2. 介绍背景和初步数据
3.3. 假设的定义
3.4. 总体和具体目标的定义
3.5. 定义样本的类型、数量和要测量的变量
3.6. 建立科学方法
3.7. 有人类样本的项目的排除/纳入标准
3.8. 建立具体的团队：平衡和专业知识
3.9. 道德问题和期望：我们遗忘的一个重要因素
3.10. 预算的产生：在需求和现实之间进行微调，以征集建议

模块 4. 健康研究中的临床试验

4.1. 临床试验(EC)的类型

4.1.1. 由制药业推动的临床试验
4.1.2. 独立的临床试验
4.1.3. 药品重新包装

4.2. 行政长官的各个阶段
4.3. 参与CE5的主要人物
4.4. 协议的产生

4.4.1. 随机化和掩蔽
4.4.2. 非劣质性研究

4.5. 患者信息表
4.6. 良好的临床实习标准
4.7. 为临床试验寻求资金

4.7.1. 私人主要制药公司

模块 5. 项目融资

5.1. 搜索筹资机会
5.2. 如何根据提案征集的格式调整项目？

5.2.1. 成功的关键
5.2.2. 定位、准备和写作

5.3. 公开征集建议欧洲和美国的主要机构
5.4. 具体的欧洲提案征集

5.4.1. 地平线2020项目
5.4.2. 人力资源流动
5.4.3. 居里夫人计划

5.5. 洲际合作电话国际互动的机会
5.6. 与美国的合作电话
5.7. 参与国际项目的战略

5.7.1. 如何确定参与国际联合体的战略
5.7.2. 支持和援助结构

5.8. 国际科学游说团体

5.8.1. 访问和联网

5.9. 私下征集建议

5.9.1. 欧洲和美洲的健康研究基金会和资助组织
5.9.2. 来自美国组织的私人资金呼吁

5.10. 资金来源的忠诚度：可持续财政支持的关键

模块 6. 卫生研究中的统计和R

6.1. 生物统计学

6.1.1. 科学方法简介
6.1.2. 人口和样本集中化的抽样措施
6.1.3. 离散分布和连续分布
6.1.4. 统计推断的总纲关于正常人口平均值的推断对一般人群平均值的推断
6.1.5. 非参数推理简介

6.2. R简介

6.2.1. 程序的基本特点
6.2.2. 主要对象类型
6.2.3. 模拟和统计推理的简单例子
6.2.4. 图形
6.2.5. R语言编程简介

6.3. 使用R的回归方法

6.3.1. 回归模型
6.3.2. 变量选择
6.3.3. 模型诊断
6.3.4. 对异常值的处理
6.3.5. 回归分析

6.4. 用R进行多变量分析

6.4.1. 多变量数据的描述
6.4.2. 多变量分布
6.4.3. 降维
6.4.4. 无监督的分类：聚类分析
6.4.5. 监督下的分类：判别分析

6.5. 用R进行研究的回归方法

6.5.1. 广义线性模型（GLM）：泊松和负二项式回归
6.5.2. 通用线性模型（GLM）：逻辑和二项式回归
6.5.3. 泊松和负二项式回归被零点膨胀了
6.5.4. 局部拟合和广义加性模型（GAM）
6.5.5. 广义通用混合模型（GLMM）和广义加性混合模型（GAMM）

6.6. 应用于生物医学研究的R I统计学

6.6.1. R的基本概念。R的变量和对象。数据处理文件图形
6.6.2. 描述性统计和概率函数
6.6.3. R的编程和功能
6.6.4. 或然率表分析
6.6.5. 连续变量的基本推理

6.7. 应用于生物医学研究的R统计学II

6.7.1. 差异分析
6.7.2. 相关性分析
6.7.3. 简单线性回归
6.7.4. 多重线性回归
6.7.5. 逻辑回归

6.8. 应用于生物医学研究的R统计学III

6.8.1. 混杂变量和相互作用
6.8.2. 构建逻辑回归模型
6.8.3. 存活率分析
6.8.4. Cox 回归
6.8.5. 预测模型ROC曲线分析

6.9. RI数据挖掘统计技术

6.9.1. 简介。数据挖掘监督和非监督学习预测模型分类和回归
6.9.2. 描述性分析数据预处理
6.9.3. 主成分分析（PCA）
6.9.4. 主成分分析（PCA）
6.9.5. 聚类分析分层方法K-means

6.10. 使用R的统计数据挖掘技术II

6.10.1. 模型评价措施预测能力的措施ROC曲线
6.10.2. 模型评估技术交叉验证引导样本
6.10.3. 树的方法（CART）
6.10.4. 支持向量机(SVM)
6.10.5. 随机森林（RF）和神经网络（NN）

模块 7. 健康研究和其他高级分析中的数据的图形表示法

7.1. 图形的类型
7.2. 存活率分析
7.3. ROC曲线
7.4. 多变量分析（多元回归类型）
7.5. 二元回归模型
7.6. 质量数据分析
7.7. 降维方法
7.8. 方法的比较PCA、PPCA和KPCA
7.9. T-SNE（t分布式随机邻接嵌入）
7.10. UMAP (均匀流形逼近和投影)

模块 8. 成果的传播 I: 报告、回忆录和科学文章

8.1. 产生一份科学报告或项目的记忆

8.1.1. 最佳的讨论方式
8.1.2. 限制因素的介绍

8.2. 生成一篇科学文章如何根据获得的数据撰写论文 ？

8.2.1. 一般结构
8.2.2. 论文这个寄去哪儿？

8.3. 从哪里开始呢？

8.3.1. 结果的正确表述

8.4. 导言从这个节开始的错误
8.5. 讨论: 高潮迭起
8.6. 材料和方法的描述保证可重复性
8.7. 选择要提交论文的期刊

8.7.1. 选择战略
8.7.2. 优先事项列表

8.8. 将手稿改编成各种格式
8.9. 求职信"：向出版商简明扼要地介绍研究报告
8.10. 如何回应审稿人的疑虑？”反驳信”

模块 9. 成果的传播 II: 专题讨论会、大会、向社会传播

9.1. 在大会和专题讨论会上介绍成果

9.1.1. 海报是如何产生的？
9.1.2. 数据的表述
9.1.3. 确定信息的目标

9.2. 短信

9.2.1. 短程通信的数据表示法
9.2.2. 确定信息的目标

9.3. 全体讲座：关于如何保持专家听众的注意力超过20分钟的说明
9.4. 向公众传播

9.4.1. 需要对机会
9.4.2. 使用参考资料

9.5. 利用社交网络传播成果
9.6. 如何使科学数据适应大众语言？
9.7. 用几个字符概括一篇科学论文的技巧

9.7.1. 通过Twitter即时传播

9.8. 如何将科学论文变成传播材料

9.8.1. 播客
9.8.2. YouTube视频
9.8.3. Tik tok
9.8.4. 漫画

9.9. 大众文学

9.9.1. 专栏
9.9.2. 书籍

模块 10. 成果的保护和转让

10.1. 对结果的保护概论
10.2. 研究项目成果的价值化
10.3. 专利：利与弊
10.4. 其他形式的成果保护
10.5. 将成果转化为临床实践
10.6. 向工业界转让成果
10.7. 技术转让合同
10.8. 工业保密
10.9. 从研究项目中产生的分拆公司
10.10. 寻找分拆公司的投资机会

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