Präsentation

Meistern Sie das Zusammenspiel von Big Data und maschinellem Lernen in 150 Stunden bester digitaler Lehre" 

Eine der größten Herausforderungen für Fachkräfte im Gesundheitswesen bei der Verwaltung von Big Data ist die Wahrung der Sicherheit sensibler Informationen. Im Rahmen ihrer Arbeit haben Ärzte Zugang zu privaten Patientendaten, um diese bei der Planung von Therapien zu berücksichtigen. Daher müssen Ärzte die effektivsten Taktiken zur Risikominderung im Umgang mit solchen Informationen erlernen. In diesem Zusammenhang müssen sie fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben, um die Herausforderungen des Datenschutzes im Bereich der biomedizinischen Big Data erfolgreich zu meistern. 

Um sie bei dieser Aufgabe zu unterstützen, führt TECH einen Universitätskurs ein, in dem die modernsten praktischen Strategien für die Anwendung von Big Data in der klinischen Entscheidungsfindung entwickelt werden. Der Lehrplan wird die Implementierung von Interaktivitätssystemen in Visualisierungen analysieren, um das Verständnis zu verbessern. In diesem Sinne wird der Lehrplan eine breite Palette an effektiven Kommunikationstaktiken behandeln, mit denen die Studenten komplexe Analyseergebnisse präsentieren können. Darüber hinaus wird das didaktische Material die Untersuchung erfolgreicher Fälle bei der Implementierung von massiven biomedizinischen Daten in der klinischen Forschung beinhalten. 

Zudem ist die Methodik zu 100% online und auf die Bedürfnisse von vielbeschäftigten Fachleuten zugeschnitten, die ihre Karriere vorantreiben wollen. Außerdem kommt die Relearning-Methode zum Einsatz, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um das Wissen zu festigen und das Lernen zu erleichtern. Auf diese Weise macht die Kombination aus Flexibilität und einem robusten pädagogischen Ansatz das Programm sehr zugänglich. Die Studenten haben auch Zugang zu einer Bibliothek voller multimedialer Ressourcen in verschiedenen Formaten wie interaktive Zusammenfassungen, Fotos, Erklärungsvideos und Infografiken. Die Fachleute müssen lediglich über ein elektronisches Gerät mit Internetzugang verfügen, um auf den virtuellen Campus zugreifen zu können, wo sie die dynamischsten akademischen Inhalte auf dem Markt finden.

Sie werden Algorithmen der künstlichen Intelligenz entwickeln, um klinische Ergebnisse vorherzusagen, Behandlungsprotokolle zu optimieren und die Effizienz bei der Ermittlung relevanter Biomarker zu verbessern"   

Dieser Universitätskurs in Big-Data-Analyse und Maschinelles Lernen in der Klinischen Forschung  enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

  • Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für die Analyse von Big Data und maschinelles Lernen in der klinischen Forschung vorgestellt werden 
  • Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen 
  • Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann 
  • Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
  • Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
  • Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Befassen Sie sich mit der Integration von Big Data und maschinellem Lernen in der klinischen Forschung und verbessern Sie so Ihr Verständnis komplexer Krankheiten" 

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Sie werden sich mit Data Mining in klinischen Aufzeichnungen befassen, um wertvolle Muster zu extrahieren, und zwar mit Hilfe innovativer Multimedia-Ressourcen"

Dank des von TECH verwendeten Relearning-Systems werden Sie die langen Stunden des Lernens und Auswendiglernens reduzieren"

Plan de estudios

Este Universitätskurs se enfocará en las herramientas de Big Data más empleadas en la Investigación Clínica, sumergiéndose así en la Minería de Datos en registros clínicos y biomédicos. El itinerario académico profundizará en diversas técnicas de análisis predictivo que mejorarán los pronósticos clínicos. También el temario abordará los modelos de Aprendizaje Automático en epidemiología y salud pública, así como el análisis de redes biológicas para comprender los patrones de las patologías. Además, los contenidos didácticos desarrollarán herramientas predictivas, habilidades avanzadas de visualización y comunicación de datos complejos. 

Adquirirás habilidades para abordar desafíos significativos, como la gestión eficiente de grandes volúmenes de información, analizando sus aplicaciones prácticas en el sector biomédico”   

Módulo 1. Análisis de Big Data y aprendizaje automático en Investigación Clínica 

1.1. Big Data en Investigación Clínica: Conceptos y Herramientas 

1.1.1. La explosión del dato en el ámbito de la Investigación Clínica 
1.1.2. Concepto de Big Data y principales herramientas 
1.1.3. Aplicaciones de Big Data en Investigación Clínica 

1.2. Minería de datos en registros clínicos y biomédicos con KNIME y Python

1.2.1. Principales metodologías para la minería de datos 
1.2.2. Integración de datos de registros clínicos y biomédicos 
1.2.3. Detección de patrones y anomalías en los registros clínicos y biomédicos 

1.3. Algoritmos de aprendizaje automático en investigación biomédica con KNIME y Python

1.3.1. Técnicas de clasificación en investigación biomédica 
1.3.2. Técnicas de regresión en investigación biomédica 
1.3.4. Técnicas no supervisadas en investigación biomédica 

1.4. Técnicas de análisis predictivo en investigación clínica con KNIME y Python

1.4.1. Técnicas de clasificación en investigación clínica 
1.4.2. Técnicas de regresión en investigación clínica 
1.4.3. Deep Learning en investigación clínica 

1.5. Modelos de IA en epidemiología y salud pública con KNIME y Python

1.5.1. Técnicas de clasificación para epidemiología y salud pública 
1.5.2. Técnicas de regresión para epidemiología y salud pública 
1.5.3. Técnicas no supervisadas para epidemiología y salud pública 

1.6. Análisis de redes biológicas y patrones de enfermedad con KNIME y Python

1.6.1. Exploración de interacciones en redes biológicas para la identificación de patrones de enfermedad 
1.6.2. Integración de datos omics en el análisis de redes para caracterizar complejidades biológicas 
1.6.3. Aplicación de algoritmos de machine learning para el descubrimiento de patrones de enfermedad 

1.7. Desarrollo de herramientas para pronóstico clínico con plataformas tipo workflow y Python

1.7.1. Creación de herramientas innovadoras para el pronóstico clínico basadas en datos multidimensionales 
1.7.2. Integración de variables clínicas y moleculares en el desarrollo de herramientas de pronóstico 
1.7.3. Evaluación de la efectividad de las herramientas de pronóstico en diversos contextos clínicos 

1.8. Visualización avanzada y comunicación de datos complejos con herramientas tipo PowerBI y Python

1.8.1. Utilización de técnicas de visualización avanzada para representar datos biomédicos complejos 
1.8.2. Desarrollo de estrategias de comunicación efectiva para presentar resultados de análisis complejos 
1.8.3. Implementación de herramientas de interactividad en visualizaciones para mejorar la comprensión 

1.9. Seguridad de datos y desafíos en la gestión de Big Data 

1.9.1. Abordaje de desafíos en la seguridad de datos en el contexto de Big Data biomédico 
1.9.1. Estrategias para la protección de la privacidad en la gestión de grandes conjuntos de datos biomédicos 
1.9.3. Implementación de medidas de seguridad para mitigar riesgos en el manejo de datos sensibles 

1.10. Aplicaciones prácticas y casos de estudio en Big Data biomédico 

1.10.1. Exploración de casos de éxito en la implementación de Big Data biomédico en investigación clínica 
1.10.2. Desarrollo de estrategias prácticas para la aplicación de Big Data en la toma de decisiones clínicas 
1.10.3. Evaluación de impacto y lecciones aprendidas a través de casos de estudio en el ámbito biomédico 

Al tratarse de una capacitación online, podrás compaginar tus estudios con el resto de tus actividades diarias”   

Universitätskurs in Big-Data-Analyse und Maschinelles Lernen in der Klinischen Forschung

Tauchen Sie mit dem Universitätskurs in Big-Data-Analyse und Maschinelles Lernen in der Klinischen Forschung der TECH Technologischen Universität in die Grenzen der Innovation in der klinischen Forschung ein. Dieses revolutionäre Programm richtet sich an Fachleute aus dem Gesundheitswesen und der Forschung, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit großen Datensätzen und der Anwendung von maschinellem Lernen im klinischen Umfeld verbessern möchten. Als akademische Führer in der Branche wissen wir, wie wichtig es ist, die neuesten Technologien für die medizinische Forschung voranzutreiben. Deshalb bieten wir Ihnen mit unseren Online-Kursen die einzigartige Möglichkeit, Fachwissen über Big-Data-Analyse und maschinelles Lernen in der klinischen Forschung zu erwerben. Unser Lehrkörper besteht aus führenden Experten auf dem Gebiet der auf die medizinischen Wissenschaften angewandten Technologie. Anhand von Vorlesungen und Fallstudien führen wir Sie in die effektive Nutzung von Big-Data-Analysetools und maschinellen Lerntechniken ein, um wertvolle Informationen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen im Gesundheitswesen zu treffen.

Erforschen Sie Datenwissenschaft und klinische Forschung mit TECH

Dieser Kurs geht über die Theorie hinaus und gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihr Wissen in simulierten Forschungsprojekten anzuwenden. Sie lernen, mit großen Mengen klinischer Daten umzugehen, relevante Muster zu erkennen und Entscheidungsprozesse im medizinischen Umfeld zu verbessern. Die TECH Technologische Universität ist stolz darauf, Berufstätigen Flexibilität zu bieten. Unser Online-Unterricht ermöglicht es Ihnen, jederzeit und von jedem Ort aus auf die Kursinhalte zuzugreifen. So können Sie sich weiterbilden, ohne Ihre beruflichen und persönlichen Verpflichtungen zu vernachlässigen. Wenn Sie die Revolution in der klinischen Forschung mit modernsten Instrumenten anführen wollen, ist dieser Kurs Ihr Einstieg. Schreiben Sie sich noch heute an der TECH Technologischen Universität ein und bereiten Sie sich darauf vor, in der medizinischen Forschung der Zukunft Spitzenleistungen zu erbringen.