إذا كنت تبحث عن مؤهل علمي للحصول على شهادة الخبرة الجامعية في المعلوماتية الحيوية والبيانات الضخمة المطبقة في مجال الرعاية الصحية، فهذا البرنامج مثالي لك. ماذا تنتظر للتسجيل؟"

إن التحسن في التعامل مع البيانات البيولوجية الذي شهدته تخصصات العلوم الصحية مع تطور المعلوماتية الحيوية لا يُحصى. بفضل تطور استراتيجيات البيانات الضخمة والويب 3.0 والتكنولوجيا الرقمية، أصبح من الممكن الآن إجراء تحليل هائل للمعلومات السريرية في وقت قصير جدًا، مما يحسن عمليات التفسير والتطبيق ويسهل عملية اتخاذ القرار لدى المهني عند التعامل مع المريض.

قد طبقت مجالات مثل العلاج الطبيعي التقنيات الأكثر ابتكاراً المتعلقة بالحوسبة المتخصصة في عملها اليومي، مما ساعدها على وضع إرشادات علاجية أكثر فعالية وتخصصاً، وهو ما يتوافق مع أحد الأهداف الرئيسية لعلم المعلوماتية البيولوجية. من أجل تقريب أخصائي العلاج الطبيعي من أحدث التطورات في هذا القطاع، قررت TECH إطلاق شهادة الخبرة الجامعية هذه، وهو برنامج 100% عبر الإنترنت مصمم من قبل خبراء في هذا المجال ومن أجلهم.

هذه تجربة أكاديمية مبتكرة ومكثفة سيتمكن من خلالها المتخصص من الاطلاع على أحدث التطورات في إنشاء وإدارة قواعد البيانات المختلفة، واستخدام محركات البحث الأكثر تطوراً وتعقيداً أو التعامل مع التقنيات الإحصائية الأكثر فعالية المطبقة في الحوسبة. كما سيتعمق أيضًا في المعالجة الهائلة للمعلومات من خلال تقنيات مثل علم الجينوم البنيوي وعلم الجينوم الوظيفي وعلم النسخ وغيرها.

ستحصل على 540 ساعة من أفضل المواد النظرية والعملية والإضافية، وهذه الأخيرة مقدمة في أشكال مختلفة: مقاطع فيديو مفصلة، ومقالات بحثية، ومزيد من القراءة، وملخصات ديناميكية وغير ذلك الكثير. سيكون كل شيء متاحاً منذ بداية النشاط الأكاديمي ويمكن تنزيله على أي جهاز متصل بالإنترنت. بالتالي، ستتاح للخريج الفرصة لتنظيم هذه التجربة بطريقة مخصصة تماماً وملائمة تماماً لتوافره المطلق.

هل ترغب في الخوض في أحدث التطورات في حوسبة المعلوماتية الحيوية؟ اختر هذا البرنامج الذي تقدمه لك TECH بطريقة 100% عبر الإنترنت وحدّث معرفتك في 6 أشهر فقط"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية هذه في المعلوماتية الحيوية والبيانات الضخمة في الطب على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير دراسات الحالة التي يقدمها خبراء في المعلوماتية الحيوية وقواعد البيانات
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العملي حول 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 الوصول إلى المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل إلى الإنترنت

بفضل الشمولية التي صُمم بها هذا المنهج، ستتمكن من تنفيذ الاستراتيجيات الأكثر فعالية وابتكارًا للمعالجة الضخمة للبيانات السريرية في ممارستك المهنية"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين 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.

ستتعلم كيفية إنشاء قواعد بيانات فعالة لمشاريع الأوميك والبروتين، والتي ستساعدك على تحسين المعلومات المتاحة لك في ممارستك"

برنامج مثالي للتعرف بالتفصيل على أحدث التطورات المتعلقة بتكنولوجيا قواعد البيانات في مجال المعلوماتية الحيوية"

الخريج الذي يدخل على شهادة الخبرة الجامعية هذه سيجد فيه 540 ساعة من أفضل المحتوى النظري والعملي والإضافي. سيتم تقديم كل هذا بتنسيق مريح ومرن 100% عبر الإنترنت، وبفضل ذلك ستتمكن من الخوض في أحدث التطورات في المعلوماتية الحيوية والبيانات الضخمة من أي مكان وزمان تريد، دون جداول زمنية أو دروس وجهاً لوجه. بالإضافة إلى ذلك، ستكون جميع المواد متاحة من بداية النشاط الأكاديمي ويمكن تنزيلها على أي جهاز متصل بالإنترنت. بهذه الطريقة، سيتمكن الأخصائي من استشارتك في أي وقت عند الحاجة، حتى بعد انتهاء هذه التجربة الأكاديمية.

إن استخدام منهجية إعادة التعلّم، بالإضافة إلى إدراج ساعات من المواد الإضافية عالية الجودة، سيجعل من دورة البرنامج تجربة أكاديمية ديناميكية ومتعددة التخصصات ومسلية"

الوحدة 1. حوسبة المعلوماتية الحيوية

1.1. مبدأ مركزي في المعلوماتية الحيوية والحوسبة. الحالة الفعلية

1.1.1. التطبيق المثالي في المعلوماتية الحيوية
2.1.1. التطورات المتوازية في علم الأحياء الجزيئي والحوسبة
3.1.1. مبدأ في علم الأحياء ونظرية المعلومات
4.1.1. تدفق المعلومات

2.1. قواعد البيانات لحوسبة المعلوماتية الحيوية

1.2.1. قواعد بيانات
2.2.1. إدارة البيانات
3.2.1. دورة حياة البيانات في المعلوماتية الحيوية

1.3.2.1. الاستخدام
2.3.2.1. تعديل
3.3.2.1. الملفات
4.3.2.1. اعادة الاستعمال
5.3.2.1. مهملة

4.2.1. تقنيات قواعد البيانات في المعلوماتية الحيوية

1.4.2.1. البنيات
2.4.2.1. إدارة قواعد البيانات

5.2.1. واجهات قواعد البيانات في المعلوماتية الحيوية

3.1. شبكات حوسبة المعلوماتية الحيوية

1.3.1. نماذج الاتصالات شبكات LAN و WAN و MAN و PAN
2.3.1. البروتوكولات ونقل البيانات
3.3.1. انواع الشبكة
4.3.1. الأجهزة في مراكز بيانات الكمبيوتر
5.3.1. الأمن والإدارة والتنفيذ

4.1. محركات البحث في المعلوماتية الحيوية

1.4.1. محركات البحث في المعلوماتية الحيوية
2.4.1. عمليات وتقنيات محركات البحث في المعلوماتية الحيوية
3.4.1. النماذج الحسابية: خوارزميات البحث والتقريب

5.1. تصور البيانات في المعلوماتية الحيوية

1.5.1. تصور التسلسلات البيولوجية
2.5.1. تصور الهياكل البيولوجية

1.2.5.1. أدوات التصور
2.2.5.1. أدوات العرض

3.5.1. واجهة المستخدم لتطبيقات المعلوماتية الحيوية
4.5.1. البنى المعلوماتية للتصور في المعلوماتية الحيوية

6.1. إحصائيات الحوسبة

1.6.1. المفاهيم الإحصائية لحوسبة المعلوماتية الحيوية
2.6.1. حالة الاستخدام: المصفوفات المجهرية MARN
3.6.1. بيانات غير كاملة. الأخطاء في الإحصاء: العشوائية والتقريب والضوضاء والافتراضات
4.6.1. التحديد الكمي للخطأ: الدقة والحساسية والحساسية
5.6.1. التجميع والتصنيف

7.1. استخراج عن البيانات

1.7.1. أساليب استخراج عن البيانات وحسابها
2.7.1. البنية التحتية للحوسبة واستخراج البيانات
3.7.1. اكتشاف الأنماط والتعرف على الأنماط
4.7.1. التعلم الآلي والأدوات الجديدة

8.1. مطابقة النمط الوراثي

1.8.1. مطابقة النمط الوراثي
2.8.1. الطرق الحسابية لمحاذاة التسلسلات
3.8.1. أدوات مطابقة الأنماط

9.1. النمذجة والمحاكاة

1.9.1. الاستخدام في المستحضرات الصيدلانية: اكتشاف الأدوية
2.9.1. بنية البروتين وبيولوجيا الأنظمة
3.9.1. الأدوات المتاحة والمستقبل

10.1. مشاريع التعاون والحوسبة الإلكترونية

1.10.1. حوسبة الشبكات
2.10.1. المعايير والقواعد. التوحيد والاتساق وقابلية التشغيل البيني
3.10.1. مشاريع الحوسبة التعاونية

الوحدة 2. قواعد البيانات الطبية الحيوية

1.2. قواعد البيانات الطبية الحيوية

1.1.2. قواعد البيانات الطبية الحيوية
2.1.2. قواعد البيانات الأولية والثانوية
3.1.2. قواعد البيانات الاساسيةد

2.2. قواعد بيانات ADN

1.2.2. قواعد بيانات الجينوم
2.2.2. قواعد بيانات جينات
3.2.2. قواعد البيانات الطفرات وتعدد الأشكال

3.2. قواعد بيانات البروتين

1.3.2. قواعد بيانات التسلسلات الأولية
2.3.2. قواعد بيانات التسلسلات الثانوية والنطاقات
3.3.2. قواعد بيانات الهياكل الجزيئية الكبيرة

4.2. قواعد بيانات مشروع أوميك

1.4.2. قواعد البيانات لدراسات الجينوميات
2.4.2. قواعد البيانات لدراسات علم النسخ
3.4.2. قواعد البيانات لدراسات علم البروتينات

5.2. قواعد بيانات الأمراض الوراثية. الطب الشخصي والدقيق

1.5.2. قواعد بيانات الأمراض الوراثية
2.5.2. الطب الدقيق الحاجة إلى تكامل البيانات الوراثية
3.5.2. استخراج بيانات OMIM

6.2. مستودعات المرضى المبلغ عنها ذاتيًا

1.6.2. الاستخدام الثانوي للبيانات
2.6.2. المرضى في إدارة البيانات
3.6.2. مستودعات الاستبيانات المبلغ عنها ذاتيًا. الأمثلة

7.2. قواعد بيانات Elixir المفتوحة

1.7.2. قواعد بيانات Elixir المفتوحة
2.7.2. قواعد بيانات المجمعة في Elixir
3.7.2. معايير الاختيار بين قاعدتي البيانات

8.2. قواعد بيانات التفاعلات الدوائية الضارة (RAM)

1.8.2. عملية التطوير الدوائي
2.8.2. الإبلاغ عن التفاعلات الدوائية الضارة
3.8.2. -------MDI-------

9.2. خطة إدارة بيانات البحث البيانات التي سيتم إيداعها في قواعد البيانات العامة

1.9.2. خطة إدارة بيانات
2.9.2. حفظ البيانات الناتجة عن البحث
3.9.2. تحميل البيانات إلى قاعدة البيانات العامة

10.2. قواعد البيانات السريرية. مشاكل الاستخدام الثانوي للبيانات الصحية

1.10.2. ستودعات السجلات الطبية
2.10.2. تشفير البيانات
3.10.2. -------MDI------- -------MDI-------

الوحدة 3. Big Data البيانات الضخمة في الطب: المعالجة الجماعية للبيانات الطبية

1.3. البيانات الضخمة Big Data في الطب الحيوي

1.1.3. توليد البيانات الحيوية في الطب
2.1.3. الأداء العالي (تقنية الإنتاجية العالية) High-throughput)
3.1.3. فائدة البيانات عالية الأداء. الفرضيات في عصر البيانات الضخمة

2.3. المعالجة المسبقة للبيانات في البيانات الضخمة Big Data

1.2.3. المعالجة المسبقة للبيانات
2.2.3. الأساليب والمناهج
3.2.3. مشاكل المعالجة المسبقة للبيانات في البيانات الضخمة Big Data.

3.3. الجينوميات الهيكلية

1.3.3. تسلسل الجينوم البشري
2.3.3. التسلسل مقابل الرقائق
3.3.3. اكتشاف المتغيرات

4.3. الجينوميات الوظيفية

1.4.3. الشرح الوظيفي
2.4.3. عوامل التنبؤ بالمخاطر في الطفرات
3.4.3. دراسات الارتباط الجيني

5.3. ترانسكريبتوميكس

1.5.3. تقنيات الحصول على بيانات ضخمة في علم النسخ: RNA-seq
2.5.3. توحيد البيانات في علم النسخ
3.5.3. دراسات التعبير التفاضلي

6.3. علم التفاعل وعلم التخلق

1.6.3. دور الكروماتين في التعبير الجيني
2.6.3. دراسات عالية الأداء في علم التفاعل الجزيئي
3.6.3. دراسات عالية الأداء في علم التخلق

7.3. بروتيومياتية

1.7.3. تحليل بيانات قياس الطيف الكتلي
2.7.3. دراسة التعديلات ما بعد الترجمة
3.7.3. البروتيوميات الكمية

8.3. تقنيات الإثراء والتجميع

1.8.3. تحديد سياق النتائج
2.8.3. خوارزميات التجميع في تقنيات أوميكس
3.8.3. مستودعات للإثراء: علم الوجود الجيني و KEGG

9.3. تطبيقات البيانات الضخمة Big Data في مجال الصحة العامة

1.9.3. اكتشاف المؤشرات الحيوية والأهداف العلاجية الجديدة
2.9.3. عوامل التنبؤ بالمخاطر
3.9.3. طب مخصص

10.3. البيانات الضخمة  المطبقة في الطب

1.10.3. إمكانات المساعدة التشخيصية والوقائية
2.10.3. استخدام خوارزميات التعلم الآلي Machine Learning في الصحة العامة
3.10.3. مشكلة الخصوصية

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