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"

Dieser Abschluss vermittelt Ärzten ein solides Verständnis von Big-Data-Analysetools und der Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens im klinischen Umfeld. Die Studenten werden die effektivsten Strategien anwenden, um große medizinische Datensätze zu untersuchen und wichtige Muster zu extrahieren, die sinnvolle Entdeckungen in der Medizin fördern können. Fachleute werden auch praktische Fähigkeiten erwerben, um Modelle der künstlichen Intelligenz auf ihre Verfahren anzuwenden, um Therapien zu individualisieren und die klinische Entscheidungsfindung deutlich zu verbessern.  

Sie werden sich mit der auf klinische Daten angewandten Big-Data-Analyse befassen, einschließlich der Erfassung, Bereinigung und Erkundung großer biomedizinischer Datensätze"  

Allgemeines Ziel

• Erwerben eines soliden Verständnisses der Konzepte von Big Data im klinischen Umfeld und Kennenlernen der wichtigsten Tools für die Datenanalyse 

Spezifische Ziele

• Erwerben eines soliden Verständnisses der grundlegenden Konzepte von Big Data im klinischen Umfeld und Kennenlernen der wichtigsten Tools für die
• Datenanalyse  
• Erkunden fortgeschrittener Data-Mining-Techniken, Algorithmen für maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und KI-Anwendungen in der Epidemiologie und im öffentlichen Gesundheitswesen  
• Analysieren von biologischen Netzwerken und Krankheitsmustern zur Ermittlung von Zusammenhängen und möglichen Behandlungen  
• Auseinandersetzen mit der Datensicherheit und Bewältigung der Herausforderungen im Zusammenhang mit großen Datenmengen in der biomedizinischen Forschung  
• Untersuchen von Fallstudien, die das Potenzial von Big Data in der biomedizinischen Forschung aufzeigen  

Eine einzigartige, wichtige und entscheidende Fortbildungserfahrung, die Ihre berufliche Entwicklung fördert"