I programmi Big Data sono una rivoluzione nel campo medico, per questo come professionista in questo settore deve essere preparato ad usarli in modo appropriato" 

Negli ultimi anni sono state sviluppate nuove tecnologie che hanno permesso di progredire in molti settori fondamentali per la vita delle persone. Questa rivoluzione ha anche influenzato positivamente il campo della medicina e oncologia. In questo senso, il sistema "Big Data" memorizza una grande quantità di informazioni che possono essere analizzate rapidamente e quasi in tempo reale. 

Per i professionisti in oncologia e anatomia patologica si traduce nella possibilità di estrarre la massima informazione sui pazienti con tumori in fasi precoci. Nel lungo periodo, questo può garantire una migliore diagnosi e l'applicazione di nuovi trattamenti che funzionano in alcuni pazienti. 

Questo Corso universitario in Big Data in Anatomia Patologica è progettato per conoscere gli aspetti fondamentali che consentono al professionista di gestire e utilizzare lo strumento Big Data come alleato nella ricerca medica, nonché la diagnosi e il trattamento più efficace per il paziente. Il programma è stato progettato e sviluppato da oncologhi specialisti che si sono classificati nella classifica di eccellenza medica, che hanno messo al servizio degli studenti le conoscenze, esperienze e casi di studio più avanzati per creare un programma secondo i criteri di alta qualità disponibili sul mercato. Inoltre, ha partecipato un Direttore Ospite Internazionale, elaborando e impartiendo 10 Master class con contenuti di primo livello. 

Si tratta di un Corso universitario in modalità 100% online che offre allo studente la facilità di poter studiare comodamente, dove e quando vuole. Tutto ciò che serve è un dispositivo con accesso a Internet per avanzare nella propria carriera. Una modalità al passo con i tempi con tutte le garanzie per posizionare il medico in un settore molto richiesto. 

Conosci i principali problemi e usi nella gestione e strutturazione dei dati in patologia con questo programma e 10 Master class elaborate da un esperto internazionale" 

Questo Corso universitario in Big Data in Anatomia Patologica possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Big Data in Anatomia Patologica
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Novità sui Big Data in Anatomia Patologica
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative in Big Data in Anatomia Patologica
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e lavoro di riflessione individuale
• Disponibilità di contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o mobile con connessione a internet

Conosci i fondamenti dei Big Data e la loro applicazione in patologia e potenzia il tuo profilo professionale, contando con le informazioni più aggiornate del mercato"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso accademico. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. 

La tua performance professionale migliorerà la qualità della vita dei tuoi pazienti, quindi è importante che tu continui il tuo aggiornamento accademico con programmi come questo Corso universitario” 

Cogli l'occasione e scopri gli ultimi sviluppi in Big Data in Anatomia Patologica e migliora la salute dei tuoi pazienti"

La struttura dei contenuti è stata ideata dai migliori professionisti in Anatomia Patologica che formano un team con una vasta esperienza e un riconosciuto prestigio nel settore, nella revisione di casi studiati e diagnosticati e con un’ampia conoscenza delle nuove tecnologie applicate alla diagnosi anatomopatologica. Gli studenti potranno ampliare le proprie conoscenze fin dal primo modulo. Questo consentirà loro di crescere a livello professionale con la consapevolezza di poter contare sul supporto di esperti. 

Questo Corso universitario in Big Data in Anatomia Patologica ti aiuterà a completare le tue conoscenze come patologo" 

Modulo 1. Cancro: Informazioni generali e Fattori di rischio

1.1. Introduzione

1.1.1. Aspetti generali delle neoplasie maligne

1.1.1.1. Nomenclatura
1.1.1.2. Caratteristiche
1.1.1.3. Vie di diffusione delle metastasi
1.1.1.4. Fattori prognostici

1.1.2. Epidemiologia del cancro

1.1.2.1. Incidenza
1.1.2.2. Prevalenza
1.1.2.3. Distribuzione geografica
1.1.2.4. Fattori di rischio
1.1.2.5. Prevenzione
1.1.2.6. Diagnosi precoce

1.1.3. Agenti mutageni

1.1.3.1. Ambientali
1.1.3.2. Lavorativo
1.1.3.3. Sostanze tossiche negli alimenti

1.1.4. Agenti biologici e cancro

1.1.4.1. Virus RNA
1.1.4.2. Virus DNA
1.1.4.3. H. Pylori

1.1.5. La predisposizione genetica

1.1.5.1. Geni associati al cancro
1.1.5.2. Geni di suscettibilità

1.1.5.2.1. Tumori al seno
1.1.5.2.2. Tumori ai polmoni
1.1.5.2.3. Tumori alla tiroide
1.1.5.2.4. Tumori al colon
1.1.5.2.5. Tumori alla pelle
1.1.5.2.6. Tumori alle ossa
1.1.5.2.7. Tumori del pancreas
1.1.5.2.8. Neuroblastoma

1.1.6. Aspetti clinici delle neoplasie maligne
1.1.7. Stadiazione della malattia neoplastica

Modulo 2. Big data in anatomia patologica

2.1. Introduzione ai Big Data in patologia

2.1.1. Introduzione

2.1.1.1. Patologia e Big Data
2.1.1.2. Data mining in patologia
2.1.1.3. Big Data

2.1.1.3.1. Fondamenti dei Big Data
2.1.1.3.2. Tipologie di BBDD

2.1.1.3.2.1. Relazionali
2.1.1.3.2.2. Non relazionali (SQL e NoSQL)

2.1.1.3.3. Tipi di dati

2.1.1.3.3.1. Strutturati
2.1.1.3.3.2. Non strutturati
2.1.1.3.3.3. Semi-strutturati

2.1.1.3.4. Limiti dei Big Data

2.2. Grandi opportunità e utilità offerte dai Big Data

2.2.1. Standardizzazione dei dati e patologia digitale
2.2.2. Medicina personalizzata: diagnostica e terapie personalizzate
2.2.3. Marcatori predittivi
2.2.4. Progressi nei campi di ricerca come: genomica, diagnostica di patologia molecolare, proteomica e comparazione diagnostica

2.3. Algoritmi, modelli e metodologie utilizzate nei Big Data

2.3.1. Architetture per l'elaborazione parallela massiva
2.3.2. Modellazione e alberi decisionali
2.3.3. Maching Learning e Deep Learning
2.3.4. Reti neuronali

2.4. Tecnologie Big Data e Cloud Computing

2.4.1. Apache Hadoop
2.4.2. Lavorare con i Big Data NoSQL

2.4.2.1. DynamoDB o Cassandra

2.4.3. Analisi dei dati

2.4.3.1. BigQuery
2.4.3.2. Infosphere Streams
2.4.3.3. Oracle Big Data Appliance

2.5. Conclusioni e benefici dei Big Data dal punto di vista della patologia

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"