通过 150 小时的最佳数字教学，掌握大数据与机器学习之间的互动" 

医疗保健专业人员在管理 大数据 时面临的主要挑战之一是保护敏感信息的安全。在工作过程中，医生可以访问用户的私人数据，以便在制定治疗计划时将其考虑在内。因此，从业人员需要学习最有效的策略，以降低处理此类信息的风险。在这种情况下，他们必须掌握先进的能力，以成功克服生物医学 大数据 领域的数据隐私挑战。 

为了帮助他们完成这项任务，TECH 实施了一项大学课程课程，为临床决策中的 大数据 应用制定最前沿的实用策略。课程将探索在可视化中实施互动系统，以提高理解能力。同样，教学大纲还将深入探讨各种有效的沟通策略，使毕业生能够展示复杂的分析结果。此外，教学材料还将包括探讨在临床研究中实施生物医学大数据的成功案例。 

另一方面，该方法因其 100% 的在线模式而与众不同，可满足寻求职业发展的繁忙专业人员的需求。它还采用了  Relearning方法，通过重复关键概念来固定知识和促进学习。因此，灵活性和强有力的教学方法相结合，使其非常容易使用。学生还可以使用图书馆中各种不同多媒体格式的多媒体资源，如互动摘要、照片、解说视频和信息图表。专家们只需拥有一台可以上网的电子设备，就可以访问虚拟校园，在这里他们可以找到市场上最有活力的学术内容。

你将开发人工智能算法，以预测临床结果、优化治疗方案并提高相关生物标志物的识别效率"   

这个临床研究中的大数据分析和机器学习大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由临床研究中的大数据分析和机器学习专家介绍案例研究的发展情况
• 这个课程的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息 
• 可以进行自我评价过程的实践练习，以提高学习效果 
• 其特别强调创新方法  
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文 
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容 

你将解决大数据和机器学习在临床研究中的整合问题，提高你对复杂疾病的理解"

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。  

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。  

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。 

你将深入研究临床记录的数据挖掘，通过创新的多媒体资源提取有价值的模式"

感谢了 TECH 使用的 Relearning 系统减少长时间的学习和记忆"

这个大学课程的重点是临床研究中最常用的 大数据 工具，从而让你沉浸在临床和生物医学记录的数据挖掘中。学术路径将深入研究各种预测分析技术，以改善临床预后。还将讨论流行病学和公共卫生中的机器学习模型，以及分析生物网络以了解病理模式。此外，教学内容还将开发预测工具、高级可视化技能和复杂数据的交流。 

你将掌握应对重大挑战的技能，如有效管理大量信息，分析其在生物医学领域的实际应用"

模块 1. 临床研究中的 大数据分析 和机器学习 

1.1. 临床研究中的大数据 ：概念和工具 

1.1.1. 临床研究领域的数据爆炸 
1.1.2.  大数据 的概念和主要工具 
1.1.3.  大数据 在临床研究中的应用 

1.2. 利用 KNIME 和 Python 挖掘临床和生物医学记录中的数据

1.2.1. 数据挖掘的主要方法 
1.2.2. 整合临床和生物医学记录数据 
1.2.3. 检测临床和生物医学记录中的模式和异常情况 

1.3. 利用 KNIME 和 Python 在生物医学研究中使用机器学习算法

1.3.1. 生物医学研究中的分类技术 
1.3.2. 生物医学研究中的回归技术 
1.3.4. 生物医学研究中的无监督技术 

1.4. 利用 KNIME 和 Python 在临床研究中使用预测分析技术

1.4.1. 临床研究中的分类技术 
1.4.2. 临床研究中的回归技术 
1.4.3. 深度学习 在临床研究中的应用 

1.5. 利用 KNIME 和 Python 在流行病学和公共卫生领域建立人工智能模型 

1.5.1. 流行病学和公共卫生分类技术 
1.5.2. 流行病学和公共卫生的回归技术 
1.5.3. 用于流行病学和公共卫生的无监督技术 

1.6. 利用 KNIME 和 Python 分析生物网络和疾病模式

1.6.1. 探索生物网络中的相互作用以识别疾病模式 
1.6.2. 在网络分析中整合 omics 数据，描述生物复杂性的特征 
1.6.3. 应用 机器学习 算法发现疾病模式 

1.7. 利用工作流和类 Python 平台开发临床预后工具

1.7.1. 创建基于多维数据的临床预后创新工具 
1.7.2. 整合临床和分子变量开发预后工具 
1.7.3. 评估预后工具在各种临床环境中的有效性 

1.8. 利用 PowerBI 和 Python 类工具实现复杂数据的高级可视化和交流

1.8.1. 使用先进的可视化技术表现复杂的生物医学数据 
1.8.2. 制定有效的沟通策略，展示复杂的分析结果 
1.8.3. 在可视化中采用互动工具以提高理解能力 

1.9. 大数据管理中的数据安全和挑战 

1.9.1. 应对生物医学 大数据 背景下的数据安全挑战 
1.9.1. 大型生物医学数据集管理中的隐私保护策略 
1.9.3. 实施安全措施，降低处理敏感数据的风险 

1.10. 生物医学 大数据 的实际应用和案例研究 

1.10.1. 探索在临床研究中实施生物医学 大数据 的成功案例 
1.10.2. 制定在临床决策中应用 大数据 的实用战略 
1.10.3. 通过生物医学领域的案例研究进行影响评估和吸取经验教训 

由于是在线培训，你可以将学习与日常活动结合起来”