أتقن التفاعل بين البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي من خلال 150 ساعة من أفضل التدريس الرقمي" 

أحد التحديات الكبيرة التي يواجهها العاملون في مجال الصحة في إدارة البيانات الضخمة (Big Data) يكمن في الحفاظ على أمن المعلومات الحساسة. أثناء عملهم، يستطيع الأطباء الوصول إلى البيانات الخاصة للمستخدمين لأخذها في الاعتبار عند التخطيط للعلاجات. لذلك، يحتاج الأطباء إلى أن يكونوا على علم بالتكتيكات الأكثر فعالية للتخفيف من المخاطر في إدارة المعلومات المذكورة. في هذا السياق، يجب عليهم اكتساب كفاءات متقدمة للتغلب بنجاح على التحديات في سرية البيانات في مجال البيانات الضخمة (Big Data) الطبية الحيوية. 

لمساعدتهم في هذا العمل، تنفذ TECH محاضرة جامعية من شأنه تطوير الاستراتيجيات العملية الأكثر طليعية لتطبيق البيانات الضخمة (Big Data) في اتخاذ القرارات الإكلينيكية. سيقوم المنهج الدراسي بتحليل تنفيذ أنظمة التفاعل في التصورات لتحسين الفهم. على نفس المنوال، سوف يتعمق المنهج في مجموعة واسعة من أساليب الاتصال الفعالة للخريجين لتقديم نتائج التحليل المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، ستتضمن المواد التعليمية استكشاف قصص النجاح في تطبيق البيانات الطبية الحيوية الضخمة في الأبحاث الإكلينيكية 

من ناحية أخرى، تتميز المنهجية بكونها متاحة 100% عبر الإنترنت، ومكيفة مع احتياجات المهنيين المشغولين الذين يسعون إلى التقدم في حياتهم المهنية. كما يستخدم منهج إعادة التعلم (Relearning)، القائم على تكرار المفاهيم الأساسية لترسيخ المعرفة وتسهيل التعلم. بهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعلها في متناول الجميع. بالمثل، سيتمكن الطلاب من الوصول إلى مكتبة مليئة بموارد الوسائط المتعددة بتنسيقات الوسائط المتعددة المختلفة مثل الملخصات التفاعلية والصور الفوتوغرافية ومقاطع الفيديو التوضيحية والرسوم البيانية. الشيء الوحيد المطلوب هو أن يكون تحت تصرف الخبراء جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي، حيث سيجدون المحتوى الأكاديمي الأكثر ديناميكية في السوق.

ستقوم بتطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالنتائج الإكلينيكية وتحسين بروتوكولات العلاج وتحسين الكفاءة في تحديد المؤشرات الحيوية ذات الصلة"  

تحتويالمحاضرة الجامعية في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في الأبحاث الإكلينيكيةعلى البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي في الأبحاث السريرية 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية 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 المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

سوف تتناول دمج البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في الأبحاث الإكلينيكية، مما يحسن فهمك للأمراض الأكثر تعقيدًا" 

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. 

وسيتيح 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

سوف تتعمق في التنقيب عن البيانات في السجلات الإكلينيكية لاستخراج أنماط قيمة، كل ذلك من خلال موارد الوسائط المتعددة المبتكرة"

بفضل نظام إعادة التعلم (Relearning) الذي تستخدمه TECH، سوف تقلل من ساعات الدراسة والحفظ الطويلة"

ستزود هذه الشهادة الجامعية الأطباء بفهم قوي للتعامل مع أدوات تحليل البيانات الضخمة واستخدام خوارزميات التعلم الآلي في البيئة الإكلينيكية. بالتالي، سيطبق الخريجون الاستراتيجيات الأكثر فعالية لاستكشاف مجموعات كبيرة من البيانات الطبية، واستخراج الأنماط المهمة التي يمكن أن تعزز الاكتشافات المهمة في الطب. سيحصل المحترفون أيضًا على مهارات عملية لتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي على إجراءاتهم، لتخصيص العلاجات وتحسين عملية اتخاذ القرارات الإكلينيكية بشكل كبير. 

سوف تقوم بالتحقيق في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) المطبق على المعلومات الإكلينيكية، بما في ذلك الحصول على مجموعات كبيرة من المعطيات الطبية الحيوية وتنظيفها واستكشافها" 

الهدف العام

اكتساب معرفة قوية حول مفاهيم البيانات الضخمة (Big Data) في المجال السريري والتعرف على الأدوات الأساسية لتحليلها 

الأهداف المحددة

الحصول على معرفة قوية بالمفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة (Big Data) في البيئة الإكلينيكية والتعرف على الأدوات الأساسية المستخدمة لتحليلها 
اكتشاف تقنيات استخراج البيانات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة والصحة العامة 
تحليل الشبكات البيولوجية وأنماط المرض لتحديد الروابط والعلاجات المحتملة 
معالجة أمن البيانات وإدارة التحديات المرتبطة بكميات كبيرة من البيانات في الأبحاث الطبية الحيوية 
التحقيق في دراسات الحالة التي توضح إمكانات البيانات الضخمة (Big Data) في الأبحاث الطبية الحيوية 

تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة من شأنها تعزيز تطورك المهني"