مع شهادة الخبرة الجامعية ستكتسب كل المعرفة اللازمة في أدوات البحث الجديدة حتى تتمكن من مواكبة متطلبات القطاع″ 

يبرر الابتكار المتزايد التدقيق الذي تخضع له بعض الأدوية عند طرحها في الأسواق. من أجل الحصول على ”المنتج النجم“، قامت بعض الشركات بالتقليل من قيمة عمل الأدوية في السوق. في بعض الأحيان، تم سحب الأدوية التي أثرت على صحة الأفراد، مثل التعليق المؤقت لدواء سيريفاستاتين، بناءً على طلب شركة الأدوية باير (Bayer, S.A.) لتسببه في تلف الكلى لمن يتناوله.

في هذا الصدد، من الضروري أن يكون لدى الصيادلة موظفون لديهم فهم شامل للبروتوكولات ويتصرفون وفقًا للأخلاقيات المهنية، وقبل كل شيء، يتم تحديثهم باستمرار. من أجل تلبية الطلب على المؤهلات المطلوبة في سوق العمل، طورت جامعة TECH برنامجًا صارمًا يستكشف التعامل مع المعلومات السريرية التي تعد أساسية لإدارة المجال الاجتماعي والرعاية الصحية، بالإضافة إلى البحوث ونشر المقالات والأطروحات والتقارير التطبيقية. بهذه الطريقة، سيزيد المتخصصون من قدرتهم التنافسية في سوق العمل من خلال اكتساب معارف جديدة في مجال البحث.

إنه برنامج متاح 100% عبر الإنترنت يسمح بمتابعة الموضوع دون الحاجة إلى الاستغناء عن الأنشطة الأخرى في الحياة اليومية للمتخصصين، مثل عملهم. بالإضافة إلى ذلك، تطبق جامعة TECH منهجية إعادة التعلم Relearning لإعفاء الطلاب من ساعات الحفظ الطويلة والسماح لهم باستيعاب المحتويات بطريقة تدريجية وثابتة. في هذه الدورة، سيتم دعم المتخصصين من قبل فريق تدريس متخصص في هذا المجال حاصل على العديد من الجوائز في قطاع الصحة.

الهيكل العام للمشروع هو مفتاح أدائه. ادخل في الجيل الصحيح من الدراسات العلمية لفهم مدى تأثير ما قبلها على ما بعدها″

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في أدوات للأبحاث في مجال الصحة على البرنامج العلمي 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

يمكنك الآن أن تكون جزءًا من المتخصصين في طليعة الدراسات الصيدلانية، وذلك بفضل الدراسة النظرية العملية المتعمقة التي ستحصل عليها مع جامعة 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.  

سيسمح محتوى الوسائط المتعددة الخاص به، والذي تم إعداده بأحدث التقنيات التعليمية للمهنيين بأداء التعلم المكاني والسياقي، أي بيئة محاكاة ستوفر تدريبًا غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف حقيقية.  

يعتمد تصميم هذا البرنامج على التعلم المرتكز على حل المشكلات، والذي يجب على المهنيين من خلاله محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي ستطرح عليهم خلال البرنامج الأكاديمي. للقيام بذلك، ستحظون بمساعدة نظام فيديو تفاعلي مبتكر تم إنشاؤه من قبل خبراء مشهورين.     

أتقن المنحنيات المرنة للتوجيه المشروط وأنواع تحليل الانحدار المتعدد لتطبيقها في دراساتك وتقديم خدمة أكثر دقة"

تُعد الإحصاءات وR من الأمور الأساسية لأبحاث العلوم الصحية. أدخل في هذا المجال من خلال التعامل مع البيانات السكانية والعمل مع العينات مع ضمانات النجاح"

تم وضع المنهج الدراسي لشهادة الخبرة الجامعية في أدوات للأبحاث في مجال الصحة من قبل خبراء في العلوم الصحية من أجل ضمان التعليم الصحيح للطلاب. كما أن هناك العديد من القضايا الأخرى التي تتناولها هذه الدراسة من بينها الإحصاءات وتنظيم المدخلات الصحية في البحوث الصحية والتمثيل البياني للبيانات، وغيرها من القضايا الأخرى. كل هذا، بطريقة بسيطة بفضل منهجية إعادة التعلم Relearning المبتكرة، والتي ستعفي الطلاب من ساعات الدراسة الطويلة، وتحولها إلى عملية تعلم مستمرة قائمة على التمارين النظرية والعملية.

اشترك الآن ولا تتخلف عن قائمة انتظار التحديثات الإحصائية. مع جامعة TECH ستستخدم أدوات جديدة مثل النماذج الخطية المعممة والنماذج المختلطة المضافة المعممة″

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. الاستنتاج حول متوسط ​​​​عدد السكان الطبيعي. 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 (GLM): انحدار السلبي بواسون ذو الحدين
2.5.2     النماذج الخطية المعممة (GLM): 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     النماذج المختلطة المعممة (GLMM) والنماذج المختلطة المضافة المعممة (GAMM)

6.2     الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 1

1.6.2     المفاهيم الأساسية R والمتغيرات والأشياء 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 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 خاصية التشغيل المتلقي

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     التحليل الوصفي. المعالجة المسبقة للبيانات
4.9.2     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 خاصية التشغيل المتلقي
2.10.2     تقنيات لتقييم النماذج. التحقق المتبادل. عينات Bootstrap
3.10.2     الأساليب المبنية على الأشجار (CART)
4.10.2     Support vector machines (SVM)
5.10.2     Random Forest (RF) والشبكات العصبية (NN)

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)

تسليط الضوء على الهيكل والمحتوى الثاني“