من خلال هذه المحاضرة الجامعية سوف تكون على اطلاع على ما تم إدراجه في أساليب التمثيل البياني التي تكمل إحدى مراحل نقل المعرفة" 

سيعتمد البحث العلمي دائمًا على الأدوات التي تعطي معنى لنتائجه، وبدون تطبيقها العملي لن يكون لها أي فائدة. لهذا السبب، يجب على المتخصصين في هذا المجال توسيع نطاق مهاراتهم وتوجيه حياتهم المهنية نحو العمل متعدد التخصصات من خلال تطبيق أحدث التقنيات التي أظهرت أكبر قدر من النجاح في التطور العلمي. الرسومات هي أحد الأنظمة التي تساعد على نقل المعلومات وتسمح بتحويلها إلى بيانات يمكن قراءتها بالعين المجردة.

لهذا السبب، صممت TECH محاضرة جامعية صارمة ومحددة حول التمثيل البياني للبيانات في البحوث الصحية والتحليلات المتقدمة الأخرى. وهو برنامج يدعمه متخصصون متمرسون في مجال الأبحاث الطبية. وقد تم إعداد محتوى وهيكل هذه المحاضرة الجامعية بموافقة المتخصصين من أجل تقديم ضمانات أكاديمية لتدريس محتوياتها بشكل مناسب، مع ضمانات أكاديمية. على مدار 6 أسابيع دراسية، سيتم تعليم الطلاب من خلال محاكاة حالات حقيقية ومواد إضافية حول طرق تقليل الأبعاد، والمقارنة بين تحليل البُعد PCA، وتحليل البُعد PPCA، وتحليل البُعد KPCA، بالإضافة إلى تحليل البيانات الضخمة والنماذج الثنائية، وغيرها من القضايا الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك، يسهل هذا البرنامج الدراسة من خلال كونه متصلاً 100%بالإنترنت ويتيح إمكانية متابعته في أي وقت ومن أي مكان. باتباع هذا الخط من المرونة، سيتمكن الطالب من تنزيل المحتويات والوصول إلى المواد دون الوصول إلى الإنترنت، بمجرد تنزيل الدليل المرجعي على جهازته. طريقة توفر جميع التسهيلات لأولئك الذين يختارون التعليم الذي يتناسب مع احتياجاتهم ويقدرون التوافق مع البيئة الرقمية دون الحاجة إلى الاستغناء عن الأنشطة الأخرى في حياتهم اليومية.

ستتيح لك TECH دراسة طرق تقليل الأبعاد بتعمق من أي مكان تريد، دون الحاجة إلى التنقلات أو تحديد جداول زمنية ثابتة بشكل مسبق"

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في التمثيلات الرسومية للبيانات في الأبحاث الطبية والتحليلات المتقدمة الأخرى على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصها هي:
تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في مجال الأبحاث الطبية 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية 
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

هل ترغب في تمييز نفسك عن الباحثين الآخرين بمعرفتك؟ قم بترقيتها مع TECH وستتمكن من إتقان جميع أنواع الرسومات التي سنضعها في متناول يدك"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يجلبون إلى 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 المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

في الحرم الجامعي الافتراضي، ستتمكن من الوصول إلى 180 ساعة من المواد الإضافية عالية الجودة وستتواصل مع المدرسين مباشرة للإجابة عن استفساراتك.

ستتيح لك TECH دراسة طرق تقليل الأبعاد بتعمق من أي مكان تريد، دون الحاجة إلى التنقلات أو تحديد جداول زمنية ثابتة بشكل مسبق.

تم التخطيط لمحتوى هذه المحاضرة الجامعية مع فريق عمل محترف، مكون من متخصصين في الأبحاث الطبية. تدمج الوحدة الدراسية للتمثيلات الرسومية للبيانات في البحوث الصحية والتحليلات المتقدمة الأخرى مفاتيح فهم كيفية عمل أنواع الرسوم البيانية وكيفية القيام بمقارنة بين الطرق. بالإضافة إلى ذلك، تم تطوير هذا البرنامج في 6 أسابيع دراسية فقط بطريقة شاملة ومن خلال محتويات تعليمية يمكن للمتخصصين الوصول إليها دون اتصال بالإنترنت بمجرد تنزيلها على أجهزتهم.

من خلال هذه المحاضرة الجامعية ستحصل على المفاتيح العملية للعمل البحثي في السيناريو الحقيقي بفضل فريق التدريس فيها"

وحدة 1 تمثيلات رسومية للبيانات في الأبحاث الصحية والتحليلات المتقدمة الأخرى 

1.1    أنواع الرسوم البيانية 
2.1    تحليل معدل الاستمرار 
3.1    منحنى ROC 
4.1    التحليل متعدد المتغيرات (أنواع الانحدار المتعدد) 
5.1    نماذج الانحدار الثنائى 
6.1    تحليل البيانات الضخمة
7.1    طرق للحد من الأبعاد 
8.1    مقارنة الأساليب: PCA, PPCA و KPCA 
9.1    تضمين الجوار العشوائي الموزع (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 
10.1    تقريب وإسقاط المنوع الموحد (Uniform Manifold Approximation and Projection)

سجّل الآن في هذا المؤهل العلمي الذي تم تصميمه ليناسبك ويناسب احتياجاتك المهنية والشخصية وادرس أثناء تطوير وظيفتك الحالية"