تعمق في دراستك البحثية حتى تتمكن من إتقان الأدوات الجديدة وتطبيقها في مشاريعك الخاصة.وتطبيقها في مشاريعك الخاصةوتلك التي تتعاون فيها" 

لتحقيق التقدم الطبي الذي يُطبق حاليًا في الخدمة الصحية، كانت هناك حاجة لسنوات من البحث. ومع ذلك، أصبح هذا التخصص متطلبًا بشكل متزايد وسرعته ذات قيمة عالية. لذلك، يعتبر إتقان تقنيات إدارة المعلومات السريرية أمرًا أساسيًا لتسيير المجال الاجتماعي الصحي، والبحث، ونشر المقالات، والأطروحات، والتقارير التطبيقية. بهذه الطريقة، يمكن للخبراء أن يضيفوا مكانة مرموقة لدراساتهم ويوجهوها نحو خط علمي بضمانات أكبر.

لهذا السبب، تقدم TECH الجامعة التكنولوجية شهادة الخبرة الجامعية في أدوات البحث الصحي، والتي تتعمق في تفسير المعلومات المتعلقة باستخدام الأدوات الإحصائية الأساسية والمنهجية العلمية المتكاملة مع الشركات المتخصصة في العمل الميداني. بالإضافة إلى ذلك، بفضل TECH، سيتعمق الطلاب في المعلومات الطبية التطبيقية المتعلقة بإعداد التقارير والدراسات والمستندات الموجهة لاتخاذ القرارات حول القضايا الاجتماعية الصحية.

إنه برنامج 100% عبر الإنترنت، مثالي للتوفيق بين الدراسة والحياة المهنية والشخصية للطلاب. TECH تطبق المنهجية المبتكرة Relearning لتسهيل الاستيعاب التدريجي للمنهج على المهنيين وجعلهم يستغنون عن الساعات الطويلة من الحفظ التي تميز التعليم التقليدي. بالإضافة إلى ذلك، سيحظى الطالب بدعم فريق تدريسي متخصص في هذا المجال وشارك في العديد من الدراسات في القطاع الصحي.

جدد معرفتك في تحديد الأهداف العامة والمحددة للمشاريع البحثية، من أجل إتقان تنفيذها"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في أدوات للأبحاث في مجال الصحة على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير دراسات الحالة التي يقدمها خبراء في العلوم الصحية
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات طبية عن تلك التخصصات الضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردي
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

التمثيل الرسومي للبيانات هي مفاتيح في الأبحاث الطبية والتحليلات الأخرى المتقدمة. ادخل إلى هذا المجال بنجاح مضمون من خلال طريقة مضمونة 100٪ عبر الإنترنت" 

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في القطاع، يجلبون إلى هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.  

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.   

كن جزءًا من تطور مشاريع البحوث السريرية بفضل أمثلة المحاكاة والاستدلال الإحصائي التي تقدمها جامعة TECH"

أتقن المنحنيات المرنة للتوجيه المشروط وأنواع تحليل الانحدار المتعدد لتطبيقها في التجارب العلمية وتقديم خدمة بدقة أكبر وبتدخل"

تم وضع المحتوى الدراسي لشهادة الخبرة الجامعية في أدوات للأبحاث في مجال الصحة من قبل خبراء في العلوم الصحية من أجل ضمان التعليم الصحيح للطلاب. بفضل مساهمتهم، تقدم TECH الجامعة التكنولوجية دراسة تتعمق في إنشاء مشاريع البحث، الإحصاء وR في البحث الصحي، والتمثيلات البيانية للبيانات في البحث الصحي وتحليلات متقدمة أخرى. كل هذا، بطريقة بسيطة بفضل منهجية إعادة التعلم Relearning المبتكرة، والتي سوف تقوم الاستغناء الطلاب من ساعات الدراسة الطويلة، وتحولها إلى عملية تعلم مستمرة قائمة على الأساس المنطقي النظرية والعملية. 

يتغير السياق العلمي باستمرار بوتيرة مذهلة. لا تتخلف عن الركب في التحديث الإحصائي واستخدم الأدوات المبتكرة التي توفرها لك شركة TECH"

وحدة 1 توليد مشاريع البحث 

1.1 الهيكل العام للمشروع 
2.1 عرض الخلفية والبيانات الأولية 
3.1 تعريف الفرضية 
4.1 تعريف الأهداف العامة والخاصة 
5.1 تعريف نوع العينة وعددها والمتغيرات المراد قياسها 
6.1 إنشاء المنهجية العلمية 
7.1 معايير الاستبعاد/الإدراج في المشاريع ذات العينات البشرية 
8.1 إنشاء فريق محدد: التوازن والخبرة 
9.1 الجوانب الأخلاقية والتوقعات: عنصر مهم ننساه 
10.1 إنشاء الميزانية: تعديل دقيق بين الاحتياجات وواقع المكالمة 

وحدة 2. الإحصاء و R في البحث في مجال الأبحاث الصحية   

1.2 الإحصاء الحيوي 

1.1.2 مقدمة عن المنهج العلمي 
2.1.2 السكان والعينة. عينة من تدابير المركزية 
3.1.2 التوزيعات المنفصلة والتوزيعات المستمرة 
4.1.2 المخطط العام للاستدلال الإحصائي. الاستدلال على متوسط ​​​​عدد السكان الطبيعي. الاستدلال على متوسط ​​​​عدد السكان العام 
5.1.2 مقدمة إلى الاستدلال اللامعلمي 

2.2 مقدمة إلى لغة R 

1.2.2 الميزات الأساسية للبرنامج 
2.2.2 الأنواع الرئيسية للأشياء 
3.2.2 أمثلة بسيطة للمحاكاة والاستدلال الإحصائي 
4.2.2 الرسومات 
5.2.2 مقدمة للبرمجة في R 

3.2 طرق الانحدار مع R  

1.3.2 نماذج الانحدار 
2.3.2 الاختيار المتغير 
3.3.2 التشخيص النموذجي 
4.3.2 معالجة البيانات غير النمطية 
5.3.2 تحليل الانحدار 

4.2 تحليل متعدد المتغيرات مع R 

1.4.2 وصف البيانات متعددة المتغيرات 
2.4.2 توزيعات متعددة المتغيرات 
3.4.2 تخفيض البعد 
4.4.2 التصنيف غير الخاضع للرقابة: التحليل العنقودي 
5.4.2 التصنيف الخاضع للرقابة: التحليل التمييزى 

5.2 طرق الانحدار للبحث مع R 

1.5.2 النماذج الخطية المعممة : انحدار السلبي بواسون ذو الحدين 
2.5.2 النماذج الخطية المعممة : الانحدارات اللوجستية وذات الحدين 
3.5.2 المتضخم الصفري وانحدار بواسون السلبي ذو الحدين 
4.5.2 التعديلات المحلية والنماذج المضافة المعممة (GAM) 
5.5.2 نماذج مختلطة معممة (GLMM) وإضافات معممة (GAMM) 

6.2 الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 1 

1.6.2 المفاهيم الأساسية R ومتغيرات وأشياء R. إدارة البيانات. ملفات. الرسومات البيانية 
2.6.2 الإحصاء الوصفي ووظائف الاحتمال 
3.6.2 البرمجة والوظائف في R 
4.6.2 تحليل جدول الطوارئ 
5.6.2 الاستدلال الأساسي مع المتغيرات المستمرة 

7.2 الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 2 

1.7.2 تحليل التغاير 
2.7.2 تحليل الارتباط 
3.7.2 الانحدار الخطي البسيط 
4.7.2 الانحدار الخطي المتعدد 
5.7.2 الانحدار السوقي 

8.2 الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 3 

1.8.2 المتغيرات والتفاعلات المربكة 
2.8.2 بناء نموذج الانحدار اللوجستي 
3.8.2 تحليل معدل الاستمرار 
4.8.2 انحدار Cox 
5.8.2 النماذج التنبؤية: تحليل منحنى ROC 

9.2 التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات باستخدام R 1 

1.9.2 مقدمة. Data Mining. التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. النماذج التنبؤية. التصنيف والانحدار 
2.9.2 التحليل الوصفي. المعالجة المسبقة للبيانات 
3.9.2 تحليل المكونات الرئيسية 
4.9.2 التحليل العنقودي. الأساليب الهرمية. K-means 

10.2 التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات باستخدام R 2 

1.10.2 مقاييس لتقييم النماذج. مقاييس القدرة التنبؤية. منحنى ROC 
2.10.2 تقنيات لتقييم النماذج. التحقق المتبادل. عينات Bootstrap 
3.10.2 الأساليب المبنية على الأشجار 
4.10.2 Support vector machines 
5.10.2 Random Forest والشبكات العصبية 

وحدة 3. تمثيلات رسومية للبيانات في أبحاث الرعاية الصحية والتحليلات المتقدمة الأخرى 

1.3. أنواع الرسوم البيانية 
2.3 تحليل معدل الاستمرار 
3.3 منحنى ROC 
4.3. التحليل متعدد المتغيرات (أنواع الانحدار المتعدد) 
5.3. نماذج الانحدار الثنائى 
6.3. تحليل البيانات الضخمة  
7.3. طرق للحد من الأبعاد 
8.3. مقارنة الأساليب: PCA, PPCA و KPCA 
10.3. تضمين الجوار العشوائي الموزع (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 
11.3. تقريب وإسقاط المنوع الموحد (Uniform Manifold Approximation and Projection) 

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"