Améliorez vos connaissances en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique grâce à ce programme, dans lequel vous trouverez le meilleur matériel didactique et des études de cas réels. Découvrez dans ce programme les dernières avancées dans ce domaine afin d'exercer une pratique médicale de qualité"

L'un des objectifs fondamentaux du programme est de rapprocher et diffuser les connaissances informatiques qui sont déjà appliquées dans d'autres domaines mais qui n'ont qu'une application minime dans le monde médical; et malgré le fait que la médecine génomique soit une réalité, il est nécessaire d'interpréter avec précision l'énorme volume d' d'informations cliniques actuellement disponibles et de les associer aux données biologiques générées après une analyse bioinformatique. Ainsi, bien qu'il s'agisse d'un défi difficile à relever, il permettra d'explorer les effets des variations génétiques et les thérapies potentielles rapidement, à moindre coût et avec une plus grande précision que ce qui est actuellement possible.

L'être humain n'est pas naturellement équipé pour percevoir et interpréter des séquences génomiques, ni pour comprendre l'ensemble des mécanismes, des voies et des interactions qui se déroulent dans une cellule vivante, ni pour prendre des décisions médicales comportant des dizaines ou des centaines de variables. Pour aller de l'avant, il faut un système doté d'une capacité d'analyse surhumaine pour simplifier l'environnement de travail et montrer les relations et les proximités entre les variables. 

En génomique et en biologie, il est désormais reconnu qu'il vaut mieux consacrer des ressources à de nouvelles techniques de calcul qu'à la collecte pure et simple de données, ce qui est peut-être aussi le cas en médecine et, bien sûr, en oncologie. Nous disposons de millions de données et de publications, mais lorsqu'elles sont analysées par des médecins ou biologistes, les conclusions sont totalement subjectives et relatives aux publications qui sont hiérarchisées de manière arbitraire, ce qui génère des connaissances partielles, et de plus en plus éloignées des connaissances génétiques et biologiques disponibles et soutenues par le calcul. Par conséquent, le progrès considérable dans la mise en œuvre de la médecine de précision consiste à combler cette lacune, en analysant massivement les d'informations médicales et pharmacologiques disponibles.

Actualisez vos connaissances grâce à ce programme en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique’’

Ce certificat en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique contient le programme scientifique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivants:

• Développement d'études de cas présentées par des experts en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique
• Ses contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques, visent à assurer une d'informations scientifique et pratique dans les disciplines indispensables à la pratique professionnelle
• Les avancées en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique
• Il contient des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé pour améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique
• Tout cela sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• Les contenus sont disponibles à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Ce certificat est surement le meilleur investissement que vous puissiez faire dans le choix d'un programme de remise à niveau pour deux raisons: en plus de mettre à jour vos connaissances en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique, vous obtiendrez un diplôme délivré par TECH Université Technologique"

Son corps enseignant comprend des professionnels en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique, qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, ce programme permettra au professionnel d'apprendre de manière située et contextuelle, c'est-à-dire dans un environnement simulé qui fournira un apprentissage immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par Problèmes. Ainsi le  Professionnelle devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent à lui tout au long du programme. Pour cela, il sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique et possédant une grande expérience de l'enseignement.

Augmentez votre confiance dans la prise de décision en actualisant vos connaissances grâce à ce programme"

Saisissez l'occasion de vous informer sur les dernières avancées en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique et d'améliorer vos soins aux patients"

Le certificat en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique vise à faciliter la performance du médecin dédié au traitement de la pathologie oncologique  dans laquelle il est nécessaire d'interpréter avec précision, l'énorme volume d'informations pour planifier des rapports cliniques actuellement disponibles, et de les associer aux données biologiques générées après une analyse bioinformatique.

Ce programme d’actualisation des connaissances créera un sentiment de sécurité dans l'exécution de la pratique médicale, ce qui vous aidera à vous épanouir personnellement et professionnellement”

Objectif général

• Être capable d'interpréter avec précision le volume d'informations cliniques actuellement disponibles et associées aux données biologiques générées après une analyse bioinformatique 

Objectifs spécifiques

• Traiter et analyser rapidement et automatiquement d'énormes volumes de données complexes structurées, semi-structurées et non structurées pour en faire des big data  
• Comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique et utiliser certaines des techniques de classification des données (arbre de décision, k-NN, Machines à Vecteurs de Support, réseaux neuronaux, etc.)  
• Apprenez à diviser les données en un ensemble de test et un ensemble d'apprentissage, et découvrez les concepts de biais et de variance 

Saisissez l'opportunité de vous tenir au courant des dernières avancées en Techniques de Machine Learning en Oncologie Génomique”