اكتشف أحدث الاتجاهات في مجال الإحصاء في R مثل تقنيات التنقيب عن البيانات أو البحوث الطبية الحيوية من منظور غذائي من خلال التسجيل في شهادة الخبرة الجامعية هذه"

المواضيع التي يغطيها البحث العلمي في مجال التغذية واسعة النطاق. من تأثير أنظمة غذائية معينة على أشخاص مختلفين إلى التفاعل بين مجموعة من الأطعمة والأمراض مثل السرطان، يجب أن يكون الباحث على معرفة ممتازة ليس فقط بالمسلمات العلمية والمواد الحالية، ولكن أيضًا بالأدوات الإحصائية الضرورية لتنفيذ المشروع. 

منذ البداية، يجب على فريق البحث أن يحدد الأهداف والمنهجية العلمية التي سيتم استخدامها، وكذلك أخلاقيات المشروع نفسه. يجمع هذا البرنامج، الذي أنشأه فريق من الباحثين الخبراء الذين يتمتعون بسنوات من الخبرة، الأسس العلمية اللازمة والأدوات الأكثر فائدة للقيام بمشروع بحثي في التغذية مع جميع الضمانات. 

وعلى هذا النحو، فهو يتضمن موضوعات واسعة النطاق تغطي التوقعات والفرضيات والإحصاء الحيوي والتحليل متعدد المتغيرات وأنواع الرسوم البيانية والعديد من القضايا الأساسية للباحثين الراغبين في أن يكونوا في طليعة مجالهم. يتم تدعيم جميع المواد التعليمية بعدد كبير من

حالات المحاكاة والحالات الحقيقية التي تساعد على وضع كل موضوع يتم تناوله في سياقه الصحيح. وهذا يكمل النظرية والتطبيق من خلال مقاطع فيديو مفصلة وملخصات تفاعلية والمزيد من المحتوى الذي أعده أفضل المتخصصين في هذا المجال. 

كما أن تنسيق شهادة الخبرة الجامعية هذه 100% أونلاين يجعل من الممكن الجمع بينه وبين جميع أنواع الأنشطة والمسؤوليات المهنية والشخصية. يتمتع الطالب بالحرية الكاملة في توزيع عبء المقرر الدراسي وفقًا لاهتماماته الخاصة، حيث يمكنه تنزيل المنهج الدراسي بالكامل من أي جهاز متصل بالإنترنت.

ضع نفسك في طليعة الباحثين في مجال الحمية الغذائية مع أفضل الأدوات والمبادئ والإرشادات العملية التي تضعها جامعة TECH تحت تصرفك في هذا البرنامج“  

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
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات طبية عن تلك التخصصات الضرورية 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
إمكانية الوصول إلى المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

تعمق في كيف يمكن أن يكون التنقيب عن البيانات وتحليل البيانات الضخمة نقطة أساسية في أبحاث الصحة والتغذية“

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.

اعتمد على تنسيق 100٪ أونلاين دون أي قيود بالنسبة لك، مع الحرية التي تحتاجها لتجتازه في 6 أشهر فقط"

سيكون لديك إمكانية الوصول إلى دليل مرجعي شامل يمكنك تنزيله ليظل مفيداً حتى بعد الانتهاء من دراستك"

من أجل تسهيل العمل الدراسي للطالب قدر الإمكان، طبقت جامعة TECH منهجية إعادة التعلم Relearning على جميع محتويات هذا البرنامج. وهذا يعني أن المفاهيم الأساسية في أدوات البحث الصحي يتم تكرارها بشكل طبيعي وتدريجي طوال سياق شهادة الخبرة الجامعية. وهذا يوفر ساعات طويلة من وقت الدراسة، والتي بدورها يمكن استثمارها في كمية كبيرة من المواد التكميلية المقدمة لكل وحدة معرفية.

سيكون لديك إمكانية الوصول على مدار 24 ساعة إلى مكتبة من محتوى الوسائط المتعددة عالي الجودة، والتي يمكنك تنزيلها وتشغيلها لاحقاً على جهاز الاستوديو المفضل لديك“

الوحدة 1. توليد المشاريع البحثية

1.1 الهيكل العام للمشروع
2.1 عرض الخلفية والبيانات الأولية
3.1  تعريف الفرضية
4.1 تعريف الأهداف العامة والمحددة
5.1 تعريف نوع العينة وعددها والمتغيرات المراد قياسها
6.1  تأسيس المنهجية العلمية
7.1 معايير الاستبعاد/الإدراج لمشاريع العينات البشرية
8.1 إنشاء الفريق المحدد: التوازن و Expertise
9.1 القضايا الأخلاقية والتوقعات: عنصر مهم ننساه
10.1 توليد الميزانية: ضبط دقيق بين الاحتياجات وواقع الدعوة

الوحدة 2. الإحصاء و R في البحوث الصحية

1.2 الإحصاء الحيوي

1.1.2 مقدمة في المنهج العلمي
2.1.2 السكان والعينة. مقاييس أخذ العينات للمركزية
3.1.2 التوزيعات المنفصلة والتوزيعات المتصلة
4.1.2 مخطط عام للاستدلال الإحصائي. الاستدلال على المتوسط السكاني العادي. الاستدلال على المتوسط السكاني العام
5.1.2 مقدمة في الاستدلال غير البارامترى

2.2 مقدمة في R بيئة برمجة للتحليل الإحصائي والرسومي للبيانات

1.2.2 الميزات الأساسية للبرنامج
2.2.2 الأنواع الرئيسية للأشياء
3.2.2 أمثلة بسيطة للمحاكاة والاستدلال الإحصائي
4.2.2 الرسومات
5.2.2 مقدمة في البرمجة R

3.2 طرق الانحدار باستخدام R

1.3.2 نماذج الانحدار
2.3.2 اختيار المتغير
3.3.2 تشخيص النموذج
4.3.2 معالجة القيم المتطرفة
5.3.2 تحليل الانحدار

4.2 تحليل متعدد المتغيرات باستخدام R

1.4.2 وصف البيانات متعددة المتغيرات
2.4.2 التوزيعات متعددة المتغيرات
3.4.2 تقليل الأبعاد
4.4.2 التصنيف غير الخاضع للإشراف: التحليل العنقودي
5.4.2 التصنيف الخاضع للإشراف: التحليل التمييزي

5.2 طرق الانحدار للبحث باستخدام R

1.5.2 النماذج الخطية المعممة (GLM): انحدار بواسون، والانحدار الثنائي السلبي
2.5.2 النماذج الخطية المعممة (GLM): الانحدارات اللوجستية وذات الحدين
3.5.2 الانحدار البواسون والانحدار ذو الحدين السالبين المتضخم بالأصفار
4.5.2 التعديلات المحلية والنماذج المضافة المعممة (GAM)
5.5.2 النماذج المختلطة المعممة (GLMM) والنماذج المختلطة المضافة المعممة (GAMM)

6.2 الإحصاء المطبق على الأبحاث الطبية الحيوية باستخدام R 1

1.6.2 المفاهيم الأساسية في R. المتغيرات والكائنات في R. معالجة البيانات. الملفات. الرسومات
2.6.2 الإحصاءات الوصفية ودوال الاحتمالات
3.6.2 البرمجة والوظائف في R
4.6.2 تحليل جدول الطوارئ
5.6.2 الاستدلال الأساسي مع المتغيرات المستمرة

7.2 الإحصاء المطبق على الأبحاث الطبية الحيوية باستخدام R 2

1.7.2 تحليل التباين
2.7.2 تحليل الارتباط
3.7.2 الانحدار الخطي البسيط
4.7.2 الانحدار الخطي المتعدد
5.7.2 الانحدار السوقي

8.2 الإحصاء المطبق على الأبحاث الطبية الحيوية باستخدام R 3

1.8.2 المتغيرات المربكة والتفاعلات
2.8.2 بناء نموذج الانحدار اللوجستي
3.8.2 تحليل البقاء على قيد الحياة
4.8.2 انحدار كوكس
5.8.2 النماذج التنبؤية. تحليل منحنيات ROC

9.2 تقنيات التنقيب عن البيانات الإحصائية Data Mining باستخدام R 1 

1.9.2 مقدمة Data Mining. التعلّم الخاضع وغير الخاضع للإشراف. النماذج التنبؤية. التصنيف والانحدار
2.9.2 التحليل الوصفي. المعالجة المسبقة للبيانات
3.9.2 تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
4.9.2 التحليل العنقودي. الأساليب الهرمية. K-Means

10.2 تقنيات التنقيب عن البيانات الإحصائية Data Mining باستخدام R 2

1.10.2 مقاييس تقييم النموذج. مقاييس القدرة التنبؤية. منحنى ROC
2.10.2 تقنيات تقييم النماذج. التحقق التبادلي. عينات التمهيد Bootstrap
3.10.2 الأساليب القائمة على الشجرة (CART)
4.10.2 آلات دعم المتجهات الداعمةSupport Vector Machines (SVM)
5.10.2 الغابة العشوائيةRandom Forest (RF) والشبكات العصبية (NN)

لوحدة 3. تمثيلات بيانية للبيانات في الأبحاث الصحية والتحليلات المتقدمة الأخرى

1.3 أنواع الرسوم البيانية
2.3 تحليل البقاء على قيد الحياة
3.3 منحنيات ROC
4.3 تحليل متعدد المتغيرات (أنواع الانحدار المتعدد)
5.3 نماذج الانحدار الثنائي
6.3 تحليل البيانات الضخمة
7.3 طرق تقليل البُعدية
8.3 مقارنة الطرق: تحليل العنصر الرئيسي، والبروتين الواقي البشري /كاثيبسين أ وتحليل المكون الرئيسي للنواة
9.3 T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
10.3 UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

تمارين للتوعية الذاتية، وقراءات تكميلية، وملخصات تفاعلية، ومقاطع فيديو مفصلة والمزيد من المواد متعددة الوسائط في انتظارك عند التسجيل في شهادة الخبرة الجامعية هذه"