مع شهادة الخبرة الجامعية هذه ستحصل على كل المعرفة اللازمة لتحديد نوع العينة والعدد والمتغيرات التي سيتم قياسها في مشروع بحثي بشكل مثالي“

أتاحت الأبحاث العلمية إمكانية تطوير أدوات مفيدة على المستوى الفسيولوجي لأداء الرياضيين وكذلك في منافساتهم. بالإضافة إلى ذلك، ساعدت دقة هذه الدراسات في الحد من إصابات الرياضيين ليس فقط بتكييف الاختبارات بل أيضًا بتكييف معداتها. لهذا السبب، هناك طلب قوي في قطاع البحث العلمي على دمج متخصصين ذوي معرفة حديثة في هذا المجال في خطوط عملهم ممن لديهم معرفة متعمقة بجوانب مثل الإحصاءات المطبقة على الاختبارات. 

بالإضافة إلى ذلك، أدت الموارد التي توفرها التقنيات الجديدة إلى تطور في تطوير الفرضيات وأثبتت فوائد النشاط البدني على رفاهية الأفراد وتحسين نمط حياتهم. سواء كانت البيانات في شكل عدد، أو وقت، أو حجم، أو كثافة، أو هيكلية الرياضة المطبقة على الرياضة، فإن هذه المعلومات لا تقدر بثمن بالنسبة للمدخلات العلمية في الرياضة. لهذا السبب، يجب أن تتم معالجة هذه المعرفة وتقييمها من قبل علماء مؤهلين تأهيلاً عالياً من أجل استخلاص الاستنتاجات المثلى في العالم الحقيقي. 

لهذا السبب، طورت TECH برنامجاً إلكترونياً مائة بالمائة عبر الإنترنت يسمح للطلاب بمتابعة المادة وتكييف وتيرة دراستهم لتوفير مرونة كبيرة للطلاب. بهذه الطريقة، لن يضطر المحترفون إلى الاستغناء عن الأنشطة الأخرى في حياتهم اليومية للمتخصصين، مثل عملهم. في المقابل، تطبق  TECH منهجية إعادة التعلم Relearning لإعفاء الطلاب من ساعات الحفظ الطويلة ولتكون قادرًا على استيعاب من المحتويات تدريجيًا الثابتة. من خلال الالتحاق بهذه الدورة، سيحظى المحترف بدعم فريق تدريس متخصص في هذا المجال حاصل على العديد من الجوائز في القطاع الصحي. 

إن توقعات مشروعك هي مفتاح إدارته. فهم كيفية تأثيرها على هيكلية وتوزيع العمل في هذا المجال بفضل التكنولوجيا“

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
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

كن جزءًا من المتخصصين في طليعة المتخصصين في دراسات علوم الرياضة، وذلك بفضل الدراسة النظرية والعملية المتعمقة التي ستحصل عليها مع TECH“ 

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.  

اكتسب مهارات في الإحصاء و R التي ستكون أساسية في تطوير مشاريع الامتحانات من خلال الحصول على شهادة عبر الإنترنت 100%"

مع TECH ستتمكن من تطبيق البرمجة والبيانات الضخمة والانحدار المتعدد لتقديم خدمة أكثر دقة"

تعد شهادة الخبرة الجامعية في أدوات البحوث الصحية برنامجاً مبتكراً يتم تدريسه 100% عبر الإنترنت للسماح بالدراسة المرنة. وبفضل أساليب التدريس الأكثر ابتكاراً، مثل منهجية إعادة التعلم، تقدم كلية التكنولوجيا التطبيقية مؤهلاً كاملاً ودقيقاً يستغرق إكماله 6 أشهر أكاديمية فقط. تجربة أكاديمية مزودة بدليل مرجعي قابل للتنزيل يمكن الرجوع إليه بعد الحصول على الدرجة العلمية بمجرد حفظه على أجهزة الطلاب الأجهزة.

سجّل الآن وحدّث معرفتك في الإحصاء المطبق على البحوث الطبية الحيوية باستخدام برنامج R بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه“

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 و R  في البحث 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     الخصائص الأساسية للبرنامج
2.2.2     الأنواع الرئيسية للأشياء
3.2.2     أمثلة بسيطة للمحاكاة والاستدلال الإحصائي
4.2.2     الرسومات
5.2.2     مقدمة للبرمجة في R

3.2     طرق الانحدار مع R

1.3.2     نماذج الانحدار
2.3.2     اختيار المتغيرات
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  (GAM)
5.5.2     نماذج مختلطة معممة (GLMM) وإضافات معممة (GAMM)

6.2     الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 1

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 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  ROC

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     تحليل المكونات الرئيسية
4.9.2     تحليل المكونات الرئيسية
5.9.2     التحليل العنقودي. الأساليب الهرمية. K-means

10.2    التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات Data Mining 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
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 ROC
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 و KPCA
9.3     تضمين الجوار العشوائي الموزع (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
10.3   تقريب وإسقاط المنوع الموحد (Uniform Manifold Approximation and Projection)

اغتنم الفرصة للتعرف على أحدث التطورات في هذه المادة لتطبيقها في ممارستك اليومية"