После прохождения этого Курса профессиональной подготовки с вы уверенностью сможете заниматься медицинской практикой, повышая вашу профессиональную квалификацию и личностный рост”

Масштаб и сложность геномных данных превосходят меры, традиционно используемые в лабораторных исследованиях. В последние годы наблюдается колоссальное развитие информатики, позволяющей анализировать и интерпретировать результаты секвенирования ДНК, что привело к разрыву между биологическими знаниями и их применением в повседневной клинической практике. Поэтому необходимо обучать, распространять и внедрять эти компьютерные технологии среди медицинского сообщества, чтобы иметь возможность интерпретировать массовый анализ данных из публикаций, биологических и медицинских баз данных, клинических карт и т.д., и таким образом обогащать биологическую информацию, доступную на клиническом уровне.

Такое автоматическое обучение позволит развивать прецизионную онкологию с целью интерпретации геномных характеристик и поиска целевых методов лечения, а также выявления рисков развития определенных заболеваний и разработки более индивидуализированных профилактических мер. Основная цель программы — ознакомить студентов и распространить компьютерные знания, которые уже применяются в других областях но имеют лишь минимальное применение в мире медицины, и несмотря на то, что для того, чтобы геномная медицина стала возможной, необходимо точно интерпретировать огромный объем клинической информации, доступной в настоящее время, и связать ее с биологическими данными, полученными после биоинформационного анализа. Несмотря на то, что это сложная задача, она позволит быстро, экономично и с большей точностью изучить влияние генетических вариаций и потенциальные методы лечения.

Человек от природы не приспособлен ни к восприятию и интерпретации геномных последовательностей, ни к пониманию всех механизмов, путей и взаимодействий, происходящих внутри живой клетки, ни к принятию медицинских решений с десятками или сотнями переменных. Чтобы двигаться вперед, необходима система со сверхчеловеческими аналитическими возможностями, которая упростит рабочую среду и покажет взаимосвязи и близость между переменными. В геномике и биологии считается, что лучше тратить ресурсы на новые вычислительные методы, чем на чистый сбор данных, что, возможно, в равной степени относится и к медицине, и, конечно, к онкологии.

Обновите свои знания благодаря данному Курсу профессиональной подготовки в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии”

Данный Курс профессиональной подготовки в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии содержит самую полную и современную научную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертамив области использования Linux и программирования на языке R в онкологии Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики
• Новые разработки в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии
• Практические упражнения, в которых может быть использован процесс самоконтроля для улучшения эффективности обучения
• С особым акцентом на инновационные методики использования Linux и программирования на языке R в онкологии
• Все вышеперечисленное дополнят теоретические занятия, вопросы к эксперту, дискуссионные форумы по спорным вопросам и индивидуальная работа по закреплению материала
• Доступ к учебным материалам с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в Интернет

Данный курс может стать лучшим вложением средств в выборе программы повышения квалификации по двум причинам: помимо обновления знаний в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии, вы получите диплом TECH Технологического университета”

В преподавательский состав входят как специалисты в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии, привносящие в Курс профессиональной подготовки личный опыт работы, так и признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит профессионалам проходить обучение в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, основанный на обучении в реальных ситуациях.

Данная программа основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент пытается решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие на протяжении курса. В этом студенту будет помогать инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии с большим опытом преподавания.

Повысьте свою уверенность в принятии решений, обогатив свои знания благодаря данному Курсу профессиональной подготовки"

Воспользуйтесь возможностью изучить последние достижения в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии и усовершенствуйте уровень обслуживания своих пациентов"

Программа в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии призвана облегчить работу врача, занимающегося лечением онкологической патологии, при которой необходимо точно интерпретировать огромный объем клинической информации, доступной в настоящее время, и связать ее с биологическими данными, полученными после биоинформационного анализа

Данный Курс профессиональной подготовки разработан для того, чтобы помочь вам обновить свои знания в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии, используя новейшие образовательные технологии, чтобы внести качественный и уверенный вклад в принятие решений в этой дисциплине"

Общая цель

• Уметь точно интерпретировать объем клинической информации, доступной в настоящее время и связанной с биологическими данными, полученными после биоинформатического анализа

Конкретные цели

Модуль 1. Использование систем Unix и Linux в биоинформатике

• Ознакомиться с операционной системой Linux, которая в настоящее время является основополагающей в научном мире как для интерпретации биологических данных, полученных в результате секвенирования, так и для медицинского анализа текстов при работе с крупномасштабными данными 
• Ознакомиться с основами доступа к серверу Linux и с тем, как находить и устанавливать пакеты для локальной установки программного обеспечения
• Описать основные команды Linux для создания, переименования, перемещения и удаления каталогов; перечисления, чтения, создания, редактирования, копирования и удаления файлов
• Понять, как работают разрешения и как легко взломать самые скрытые разрешения Linux

Модуль 2. Анализ данных в проектах больших данных: язык программирования R

• Обсудить, как внедрение секвенирования следующего поколения (NGS) в диагностическом контексте поднимает многочисленные вопросы относительно идентификации и отчетности о вариантах в генах, вторичных по отношению к патологии пациента
• Ознакомиться с языком программирования R, преимущества которого заключаются в том, что он является языком программирования с открытым исходным кодом и имеет множество пакетов статистического анализа
• Изучить основные концепции программирования на языке R, такие как типы данных, векторная арифметика и индексирование
• Выполнение операций в R, включая сортировку, создание или импорт данных
• Узнать, как решение проблемы начинается с модульной декомпозиции, а затем дальнейшей декомпозиции каждого модуля в процессе, называемом последовательным уточнением
• Изучить основы статистических выводов, чтобы понять и рассчитать p-значения и доверительные интервалы при анализе данных с помощью R
• Привести примеры программирования на языке R таким образом, чтобы помочь установить связь между концепциями и реализацией

Модуль 3. Статистический анализ на языке R

• Описать наиболее подходящие статистические методы в качестве альтернативы, когда данные не соответствуют предположениям, требуемым стандартным подходом
• Изучить основы проведения воспроизводимых исследований с использованием скриптов R для анализа данных
• Модуль 4. Графическая среда на языке R
• Использовать методы визуализации для изучения новых наборов данных и определения наиболее подходящего подхода
• Узнать, как визуализировать данные, для извлечения информации, лучшего понимания данных и принятия более эффективных решений
• Научиться брать данные, которые на первый взгляд не имеют особого смысла, и визуально представлять их в форме, имеющей смысл для анализа
• Узнать, как использовать три основных источника графиков в R: base, lattice и ggplot2
• Знать, на чем основан каждый графический пакет, чтобы определить, какой из них использовать и какие преимущества дает тот или иной

Воспользуйтесь этой возможностью и сделайте решающий шаг, чтобы быть в курсе последних достижений в области использования Linux и программирования на языке R в онкологии"