استكشف إمكانات البيانات الضخمة في الدعم التشخيصي والوقاية بفضل TECH “

لم يشهد مجتمع اليوم تغيرات كبيرة في فترة زمنية قصيرة فحسب، بل شهد أيضًا زيادة في كمية المعلومات التي يستهلكها. قد يكون ذلك ميزة في العديد من الحالات، وقد يكون مشكلة في حالات أخرى. يساعد التفسير الصحيح للبيانات على إجراء تشخيصات أفضل، وبالتالي، سيتمكن أخصائي العلاج الطبيعي من إجراء العلاج بنتائج أفضل.

تقوم البيانات الضخمة بجمع كميات كبيرة من البيانات وتصنيفها وإدارتها وتحليلها. تطبيقاته متعددة، ولكن في مجال الطب بشكل أساسي، تشهد البيانات الضخمة نموًا كبيرًا في هذا العلم، حيث توفر لهذا العلم طرقًا جديدة للتعامل مع المواقف المختلفة، سواء كانت تشخيصات أو دراسات ارتباط على مستوى الجينوم. 

انعكاساً لهذا المجتمع المتغير باستمرار، يتطلع المزيد والمزيد من أخصائيي العلاج الطبيعي إلى تحديث أو تعميق معرفتهم بالتقنيات والأدوات الجديدة. لهذا السبب، تقوم جامعة TECH بالترويج لهذه المحاضرة الجامعية لتجهيز المهنيين للتقدم المستمر وإبقائهم في الطليعة الطبية.

المحاضرة الجامعية في البيانات الضخمة في مجال الطب: تم تصميم المعالجة الضخمة للبيانات الطبية لتوفير الموارد اللازمة لتحقيق أقصى استفادة منها في العلاج الطبيعي. بالإضافة إلى ذلك، يتناول هذا الكتاب الطرائق المختلفة لجمع البيانات الضخمة في البحوث الطبية الحيوية والمنهجيات الأكثر ملاءمة وحداثة. بهذه الطريقة، يتم مساعدة الخريج على التخفيف من نقص الموارد في مجال البحث في مجال العلاج الطبيعي، ويمكنه أيضًا الحفاظ على ممارسته اليومية.

نظراً لأنها محاضرة جامعية عبر الإنترنت بالكامل، تتيح TECH للطالب تحديد الجدول الزمني وإدارة عبء الدورة بالكامل بشكل مستقل، حيث يتوفر المنهج الدراسي بالكامل منذ اليوم الأول. كما يمكن تنزيله من أي جهاز متصل بالإنترنت. بالطبع، مع المنهجية الأكثر طليعية في السوق اليوم، إعادة التعلم.

إنها تُحدث فرقاً في قطاع البيانات الضخمة سريع النمو“

هذه المحاضرة الجامعية في البيانات الضخمة في مجال الطب: المعالجة الضخمة للبيانات الطبية يحتوي على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز ميزاتها هي:
تطوير دراسات الحالة التي يقدمها خبراء في المعالجة الضخمة للبيانات الطبية.

محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

طوّر مهاراتك في معالجة البيانات الضخمة وانطلق في حياتك المهنية في مجال العلاج الطبيعي“  

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال هذا المجال يصبون في 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 حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

قم بتعميق معرفتك وتحقيق أقصى استفادة من البيانات الضخمة في أبحاث العلاج الطبيعي.

المعالجة المسبقة للبيانات الرئيسية وأساليبها ومناهجها، بالإضافة إلى المشاكل التي قد تواجهها.

منهج هذه المحاضرة الجامعية في البيانات الضخمة في مجال الطب: معالجة البيانات الطبية الضخمة تمت بدقة من قبل خبراء في الطب الحيوي والبحث العلمي والدراسات في علم الوراثة والجينوم. سيشارك هؤلاء المتخصصون جميع معارفهم حول المعالجة الجماعية للبيانات من خلال المواد السمعية والبصرية، مع تنسيق كامل عبر الإنترنت يسمح بتكييف وتيرة الدراسة مع كل طالب. بالإضافة إلى ذلك، يطبق برنامج TECH منهجية إعادة التعلم Relearning التي تضمن استيعاب المحتوى بطريقة تدريجية وبسيطة ومثلى، مما يجعل الطلاب ينسون تمارين الذاكرة التي تتطلب ساعات طويلة من الدراسة.

ادخل في دراسة تعديلات ما بعد الترجمة مع أفضل الخبراء“

وحدة 1. Big Data البيانات الضخمة في مجال الطب: المعالجة الضخمة للبيانات الطبية

1.1.    البيانات الضخمة Big Data في الطب الحيوي

1.1.1.    توليد البيانات الحيوية في الطب 
1.1.2.    الأداء العالي (تقنية الإنتاجية العالية) High-throughput) 
1.1.3.    فائدة البيانات عالية الأداء. الفرضيات في عصر البيانات الضخمة 

1.2.    المعالجة المسبقة للبيانات في البيانات الضخمة Big Data

1.2.1.    المعالجة المسبقة للبيانات 
1.2.2.    الأساليب والمناهج 
1.2.3.    مشاكل المعالجة المسبقة للبيانات في البيانات الضخمة Big Data.

1.3.    الجينوميات الهيكلية

1.3.1.    تسلسل الجينوم البشري 
1.3.2.    التسلسل مقابل الرقائق 
1.3.3.    اكتشاف المتغيرات 

1.4.    الجينوميات الوظيفية

1.4.1.    الشرح الوظيفي
1.4.2.    عوامل التنبؤ بالمخاطر في الطفرات
1.4.3.    دراسات الارتباط الجيني

1.5.    علم النسخ

1.5.1.    تقنيات الحصول على بيانات ضخمة في علم النسخ: RNA-seq 
1.5.2.    توحيد البيانات في علم النسخ 
1.5.3.    دراسات التعبير التفاضلي

1.6.    علم التفاعل وعلم التخلق

1.6.1.    دور الكروماتين في التعبير الجيني 
1.6.2.    دراسات عالية الأداء في علم التفاعل الجزيئي 
1.6.3.    دراسات عالية الأداء في علم التخلق

1.7.    بروتيومياتية

1.7.1.    تحليل بيانات قياس الطيف الكتلي 
1.7.2.    دراسة تعديلات ما بعد الترجمة 
1.7.3.    البروتيوميات الكمية

1.8.    تقنيات الإثراء والتجميع clustering

1.8.1.    تحديد سياق النتائج 
1.8.2.    خوارزميات التجميع في تقنيات أوميكس 
1.8.3.    مستودعات للإثراء: Gene Ontology و KEGG

1.9.    تطبيقات البيانات الضخمة Big Data في مجال الصحة العامة

1.9.1.    اكتشاف المؤشرات الحيوية والأهداف العلاجية الجديدة 
1.9.2.    عوامل التنبؤ بالمخاطر 
1.9.3.    طب مخصص

1.10.    البيانات الضخمة Big Data المطبقة في الطب

1.10.1. إمكانات المساعدة التشخيصية والوقائية 
1.10.2. استخدام خوارزميات التعلم الآلي Machine Learning في الصحة العامة 
1.10.3. مشكلة الخصوصية

برنامج سيجعلك تبرز من بين الأفضل بفضل المواد التعليمية التفاضلية التي صممها المحترفون الذين وضعتهم جامعة TECH“