تم تصميم هذه الدورة المكثفة لتقديم فهم عميق وتجربة عملية في تحليل البيانات الطبية الحيوية. سيستكشف المشاركون الأساليب الإحصائية المتقدمة، وتقنيات تصور البيانات، وتطبيقات التعلم الآلي المخصصة للبحث الطبي الحيوي. تجمع الدورة بين المعرفة النظرية والجلسات العملية، مما يمكّن المشاركين من تحليل مجموعات البيانات الطبية الحيوية المعقدة بفعالية واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات في أبحاثهم وممارساتهم.

عند إكمال هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:  

  • إتقان الأساليب الإحصائية المتقدمة لتحليل البيانات الطبية الحيوية.  
  • تطوير مهارات في تصور البيانات وتفسيرها.  
  • تطبيق تقنيات التعلم الآلي على مجموعات البيانات الطبية الحيوية.  
  • اكتساب خبرة عملية في أدوات وبرامج تحليل البيانات.  
  • تعزيز قدرتهم على إجراء ونشر أبحاث طبية حيوية ذات جودة عالية.  

هذه الدورة موجهة للباحثين في العلوم الطبية الحيوية:

  • المتخصصون في المجال الطبي 
  • علماء البيانات والمحللون 
  • طلاب الدراسات العليا في العلوم الطبية الحيوية وعلوم الحياة 
  • المهنيون الصحيون المهتمون بتحليل البيانات 

تعتمد الدورة على مزيج من الأساليب التعليمية، والتي تشمل:  

  • محاضرات تفاعلية  
  • جلسات لتحليل البيانات العملية  
  • مناقشات جماعية ودراسات حالة  
  • جلسات أسئلة وأجوبة بإشراف خبراء  
  • مواد ومصادر شاملة للدورة  

Day 5 of each course is reserved for a Q&A session, which may occur off-site. For 10-day courses, this also applies to day 10

ID التواريخ المتاحة المدينة الرسوم الإجراءات

Section 1: Foundations of Biomedical Data Analysis   

  • Types of biomedical data: clinical, genomic, imaging, etc.  
  • Data collection and preprocessing techniques  
  • Descriptive and inferential statistics  
  • Data cleaning and preparation  

 

Section 2: Advanced Statistical Methods   

  • Linear and logistic regression  
  • Survival analysis and mixed-effects models  
  • Bayesian statistics and applications  
  • Multivariate analysis techniques  

 

Section 3: Data Visualization and Interpretation   

  • Principles of effective data visualisation  
  • Tools for data visualisation: R, Python, specialised software  
  • Creating plots, charts, and dashboards  
  • Communicating findings to diverse audiences  

 

Section 4: Machine Learning in Biomedical Research   

  • Overview of machine learning concepts  
  • Supervised learning: decision trees, random forests, neural networks  
  • Unsupervised learning: clustering, dimensionality reduction  
  • Practical applications of machine learning in biomedical research  

 

Section 5: Practical Applications and Case Studies   

  • Hands-on data analysis with real biomedical datasets  
  • Applying statistical and machine learning techniques  
  • Real-world case studies from biomedical research  
  • Course review, Q&A session, and certification ceremony  

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.  

  • كود الكورس PI1 - 129
  • نمط الكورس
  • المدة 5 أيام

الدورات المميزة