Dank dieses Universitätskurses werden Sie die fortschrittlichsten grafischen Datendarstellungswerkzeuge für Ihre Forschung beherrschen"

 

Es besteht kein Zweifel, dass grafische Darstellungen von Daten eine effektivere Kommunikation von Forschungsergebnissen ermöglichen. Grafiken und Tabellen sind für die breite Öffentlichkeit viel leichter zu verstehen als verbale oder numerische Beschreibungen von Ergebnissen, was auch eine schnellere Interpretation der Forschungsergebnisse durch andere Wissenschaftler ermöglicht. Darüber hinaus trägt die Visualisierung von Daten dazu bei, Argumente überzeugender darzustellen.

Schlecht gestaltete Diagramme können jedoch verwirrend oder sogar irreführend sein, was zu falschen Schlussfolgerungen führen kann. Um diese Fehler zu vermeiden und den Umgang mit grafischen Darstellungen zu verbessern, soll dieser universitätskurs die Forschung auf ein neues Niveau heben, indem er sie in Bezug auf die Visualisierung attraktiver macht.

Aus diesem Grund werden die Studenten die bestehenden Arten von Grafiken und die besten Strategien zur Reduzierung der Dimensionalität im Detail analysieren und die Methoden PCA, PPCA und KPCA vergleichen. Die Studenten werden sich auch mit der Analyse von Massendaten oder binären Regressionsmodellen befassen.

Ohne sich an feste Stundenpläne anpassen zu müssen, werden die Studenten alles, was sie brauchen, auf dem virtuellen Campus finden. Um darauf zuzugreifen, benötigen sie nur ein Gerät mit Internetanschluss, das es ihnen ermöglicht, sich auf hohem Niveau auf die grafische Darstellung von Daten in der medizinischen Forschung und andere fortgeschrittene Analysen vorzubereiten, ein Maßstab auf dem Markt mit zahlreichen Ressourcen.

Wenn Sie sich mit den effektivsten Methoden zur Reduzierung der Dimensionalität von Daten befassen möchten, ist dies der richtige Abschluss für Sie" 

Dieser universitätskurs in Grafische Darstellungen von Daten in der Medizinischen Forschung und Andere Fortgeschrittene Analysen enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für die grafische Darstellung von Daten in der medizinischen Forschung und anderen fortgeschrittenen Analysen 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 

150 Stunden akademisches Studium mit einer bahnbrechenden Studienmethodik, mit der Sie durch Wiederholung die Unterschiede zwischen den Methoden PCA, PPCA und KPCA feststellen werden"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten 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 Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die im Laufe des Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Informieren Sie sich über die Anwendung von ROC-Kurven in Ihrer Forschung"

 

Dies ist ein grundlegender universitätskurs, der Sie in die Lage versetzt, multivariate Analysen anhand von fortgeschrittenen Fallstudien mit Leichtigkeit zu handhaben"

Ziel dieses Programms ist es, Zahnärzten eine wertvolle Aktualisierung ihrer Kenntnisse über die grafische Darstellung von Daten in der medizinischen Forschung und andere fortgeschrittene Analysen zu vermitteln. Zu diesem Zweck bietet TECH ihnen die neuesten und fortschrittlichsten Werkzeuge, um ihre Forschungspraxis mit allen Garantien und immer gestützt auf wissenschaftliche Erkenntnisse zu entwickeln. Sie werden dies dank eines globalen Ansatzes tun, der sie darauf vorbereiten wird, jedes herausfordernde Szenario zu bewältigen, wenn es um die grafische Darstellung von Daten in der komplexen Forschung geht.

Erreichen Sie die Ziele des Universitätskurses, um in der Lage zu sein, jede Art von Grafik in Ihrer Forschung mit Leichtigkeit zu handhaben"

Allgemeine Ziele

• Verstehen der angemessenen Formulierung einer Frage oder eines zu lösenden Problems 
• Bewerten des Stands der Technik für das Problem durch Literaturrecherche 
• Bewerten der Machbarkeit des potenziellen Projekts 
• Untersuchen der Formulierung eines Projekts gemäß verschiedener Ausschreibungen 
• Prüfen der Suche nach Finanzierungsmöglichkeiten 
• Beherrschen der notwendigen Datenanalysetools 
• Verfassen wissenschaftlicher Artikel (Papers) entsprechend den Zielzeitschriften 
• Erstellen von Postern zu den behandelten Themen 
• Kennen der Werkzeuge für die Verbreitung an Nichtfachleute 
• Vertiefen des Verständnisses des Datenschutzes 
• Verstehen des Transfers von generiertem Wissen an die Industrie oder Kliniken 
• Untersuchen des aktuellen Einsatzes von künstlicher Intelligenz und Big Data-Analytik 
• Studieren von Beispielen erfolgreicher Projekte 

Spezifische Ziele

• Vertieftes Kennen der Methoden zur Dimensionalitätsreduktion
• Vertiefen des Vergleichs der Methoden 

Erreichen Sie die Ziele, die Sie sich für Ihre zahnmedizinische Forschung gesetzt haben, indem Sie die grafische Vermittlung Ihrer Forschungsergebnisse an die Öffentlichkeit und die wissenschaftliche Gemeinschaft perfektionieren"