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"

ستركز هذه المحاضرة الجامعية على أدوات البيانات الضخمة (Big Data) الأكثر استخدامًا في الأبحاث الإكلينيكية، وبالتالي الانغماس في استخراج البيانات في السجلات السريرية والطبية الحيوية. سيتعمق مسار الرحلة الأكاديمية في تقنيات مختلفة للتحليل التنبؤي من شأنها تحسين التنبؤات الإكلينيكية. سيتناول المنهج الدراسي أيضًا نماذج التعلم الآلي في علم الأوبئة والصحة العامة، بالإضافة إلى تحليل الشبكات البيولوجية لفهم أنماط الأمراض. بالإضافة إلى ذلك، ستعمل المحتويات التعليمية على تطوير الأدوات التنبؤية ومهارات التصور المتقدمة وإيصال البيانات المعقدة. 

سوف تكتسب المهارات اللازمة لمواجهة التحديات الكبيرة، مثل الإدارة الفعالة لكميات كبيرة من المعلومات، وتحليل تطبيقاتها العملية في قطاع الطب الحيوي"  

الوحدة 1 تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في الأبحاث الإكلينيكية 

1.1    البيانات الضخمة (Big Data) في الأبحاث الإكلينيكية: المفاهيم والأدوات 

1.1.1    انفجار البيانات في مجال الأبحاث الإكلينيكية 
2.1.1    مفهوم البيانات الضخمة (Big Data) وأدواتها الرئيسية 
3.1.1    تطبيقات البيانات الضخمة (Big Data) في الأبحاث الإكلينيكية 

2.1    استخراج البيانات في السجلات الإكلينيكية والطبية الحيوية 

1.2.1    المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات 
2.2.1    دمج البيانات الإكلينيكية وبيانات السجل الطبي الأحيائي 
3.2.1    الكشف عن الأنماط والحالات الشاذة في السجلات السريرية والطبية الأحيائية 

3.1    خوارزميات التعلم الآلي في الأبحاث الطبية الحيوية 

1.3.1    تقنيات التصنيف في الأبحاث الطبية الحيوية 
2.3.1    تقنيات الانحدار في الأبحاث الطبية الحيوية 
4.3.1    التقنيات غير الخاضعة للإشراف في الأبحاث الطبية الحيوية 

4.1    تقنيات التحليل التنبؤي في البحث السريري 

1.4.1    تقنيات التصنيف في الأبحاث الإكلينيكية 
2.4.1    تقنيات الانحدار في البحث السريري 
3.4.1    التعلم العميق (Deep Learning) في الأبحاث الإكلينيكية 

5.1    نماذج الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة والصحة العامة 

1.5.1    تقنيات تصنيف علم الأوبئة والصحة العامة 
2.5.1    تقنيات الانحدار في علم الأوبئة والصحة العامة 
3.5.1    التقنيات غير الخاضعة للإشراف لعلم الأوبئة والصحة العامة 

6.1    تحليل الشبكات البيولوجية وأنماط الأمراض 

1.6.1    استكشاف التفاعلات في الشبكات البيولوجية لتحديد أنماط الأمراض 
2.6.1    دمج بيانات الأوميكس في تحليل الشبكة لتوصيف التعقيدات البيولوجية 
3.6.1    تطبيق خوارزميات التعلم الآلي (machine learning) لاكتشاف أنماط المرض 

7.1    استحداث أدوات للتشخيص السريري 

1.7.1    إنشاء أدوات تشخيص سريرية مبتكرة تستند إلى بيانات متعددة الأبعاد 
2.7.1    دمج المتغيرات الإكلينيكية والجزيئية في تطوير الأدوات التنبؤية 
3.7.1    تقييم فعالية الأدوات التنبؤية في مختلف السياقات الإكلينيكية 

8.1    التصور المتقدم ونقل البيانات المعقدة 

1.8.1    استخدام تقنيات التصور المتقدمة لتمثيل البيانات الطبية الحيوية المعقدة 
2.8.1    وضع استراتيجيات اتصال فعالة لعرض نتائج التحليل المعقدة 
3.8.1    تنفيذ أدوات التفاعل في التصورات لتحسين الفهم 

9.1    تحديات أمن البيانات وإدارة البيانات الضخمة (Big Data) 

1.9.1    معالجة تحديات أمن البيانات في سياق البيانات الضخمة (Big Data) الطبية الحيوية 
1.9.2    استراتيجيات لحماية الخصوصية في إدارة مجموعات كبيرة من البيانات الطبية الحيوية 
3.9.1    تنفيذ تدابير أمنية للتخفيف من المخاطر في التعامل مع البيانات الحساسة 

10.1    التطبيقات العملية ودراسات الحالة في مجال البيانات الضخمة (Big Data) البيولوجية الطبية 

1.10.1    استكشاف قصص النجاح في تنفيذ البيانات الضخمة (Big Data) الطبية الحيوية في الأبحاث الإكلينيكية 
2.10.1    وضع استراتيجيات عملية لتطبيق البيانات الضخمة (Big Data) في صنع القرارات الإكلينيكية 
3.10.1    تقييم الأثر والدروس المستفادة من خلال دراسات الحالة الطبية الأحيائية 

نظرًا لأنه تدريب عبر الإنترنت، فستتمكن من الجمع بين دراستك وبقية أنشطتك اليومية"