مع شهادة الخبرة الجامعية هذه ستحصل على جميع مفاتيح أنواع الرسوم البيانية وتحليل البقاء على قيد الحياة حتى تتمكن من إضافة قيمة لمشاريعك الخاصة والتعاونية" 

إن الطلب القوي الموجود في قطاع البحث الحالي يواجهه مباشرة الأفراد الذين يطورون ممارسة العلاج الطبيعي مع نقص المعرفة. غالبًا ما يؤدي هذا الواقع إلى رفض المرضى للعلاجات غير الدوائية واللجوء إلى التدخلات الأكثر تدخلاً، مما يؤدي إلى تدهور حالتهم الصحية. هذا هو السبب في أن الشركات تستخدم عملية اختيار ضيقة لاختيار المهنيين الذين يشكلون فرقها.

مع أخذ هذا الواقع في الاعتبار، صممت TECH برنامجًا شاملاً في أبحاث العلاج الطبيعي يهدف إلى تحديث معرفة المتخصصين في هذا المجال. في هذا الصدد، أنشأت الجامعة التكنولوجية فريقاً من الخبراء في مجال العلوم الصحية الذي قام بتطوير هذه المادة وسيكون مسؤولاً عن تدريسها. هي دراسة تستكشف بعمق إدارة المعلومات السريرية التي تعتبر أساسية في إدارة مجال الرعاية الاجتماعية والصحية، فضلاً عن البحوث ونشر المقالات والأطروحات والتقارير التطبيقية. هذه فرصة فريدة للخبراء الملتزمين بالتقنيات الجديدة المطبقة في نشاطهم المهني.  

فإن هذا البرنامج 100% عبر الإنترنت يسمح بمتابعة الموضوع دون الاستغناء عن الأنشطة الأخرى في الحياة اليومية للمتخصصين، مثل عملهم. من هذا المنطلق، أدرجت TECH أيضًا أدوات تربوية مبتكرة تسهل وتسرع من استيعاب المحتويات. من الأمثلة على ذلك منهجية إعادة التعلم Relearningالتي تعفي الطلاب من ساعات الحفظ الطويلة الشائعة في البرامج التقليدية الأخرى. 

التدخل في الدراسات العلمية من خلال تطبيق الإحصاء و R، والتي تعتبر حاسمة في تقدم أبحاث العلاج الطبيعي مع شهادة الخبرة الجامعية هذه"

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

تطوير دراسات الحالة التي يقدمها خبراء في العلوم الصحية
يجمع المحتوى الرسومي والتخطيطي والعملي البارز الذي تم تصميمه به معلومات طبية عن 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 
توفير المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

لا تتخلف عن عملية التحديث، وأتقن الأساليب الإحصائية الجديدة بفضل المعرفة النظرية والعملية التي تقدمها TECH"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي تنشأ طوال العام الدراسي. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

احصل على كل المعرفة حول الانحدار البواسوني، والانحدار ذي الحدين السالب المتضخم بالأصفار وقدم خدمة أكثر دقة في مجال عملك"

يستكشف معالجة البيانات غير النمطية ويستخدم أدوات تكنولوجية متقدمة لاكتساب فهم متعمق لاستراتيجيات R"

تم تصميم المنهج الدراسي لشهادة الخبرة الجامعية هذه من قبل فريق تدريس متخصص في العلوم الصحية، وهدفه الرئيسي هو تقديم محتوى شامل للطلاب عن الإحصاء في مجال البحوث وإنشاء المشاريع. برنامج ذو نهج نظري عملي، بحيث يمكن للطلاب معرفة المزيد عن خصوصيات الملاحظة باستخدام R والتمثيلات البيانية للنتائج، من بين أمور أخرى. بالإضافة إلى ذلك، فإن نظام إعادة التعلم Relearning، الذي يعتمد على تكرار المحتوى يريح المتخصصين من ساعات الحفظ الطويلة ويتيح لهم الدراسة بشكل تدريجي وسهولة.  

تعلّم كيفية استخدام الأدوات المبتكرة مثل النماذج الخطية المعممة والنماذج المختلطة المضافة المعممة والعمل مع العينات بنجاح مضمون“

الوحدة 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 الإستدعاء 

الوحدة 2. الإحصاء والبحث 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 المتوسط السكاني العادي. الاستدلال على متوسط ​​​​عدد السكان العام 
5.1.2     مقدمة إلى الاستدلال اللامعلمي 

 2.2     مقدمة إلى برنامج 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 في البرمجة في تنظيم المدخلات الصحية 

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 
5.5.2     النماذج المختلطة المعممة  والنماذج المختلطة المضافة المعممة 

6.2     الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع 1R  

1.6.2     المفاهيم الأساسية R ومتغيرات وأشياء R. إدارة البيانات. ملفات. الرسومات 
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 2R  

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 3R   

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 خاصية التشغيل المتلقي 

9.2     التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات باستخدام 1R   

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 2R   

1.10.2     مقاييس لتقييم النماذج. مقاييس القدرة التنبؤية. منحنى خاصية التشغيل المتلقي 
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

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

1.3    أنواع الرسوم البيانية 
2.3     تحليل معدل الاستمرار 
3.3     منحنى خاصية التشغيل المتلقي 
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 and KPCA 
9.3     تضمين الجوار العشوائي الموزع (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 
10.3     تقريب وإسقاط المنوع الموحد (Uniform Manifold Approximation and Projection) 

برنامج مصمم لتحسين مهاراتك كباحث والحصول على نتائج أفضل في تجاربك العلمية“