所需的学位课程和规定的选修课涵盖了健康和健康的社会文化背景;不同康复专业人员的角色和责任;美国医疗保健系统;医疗保健信息学和信息管理技术在医疗保健环境中的作用;卫生科学应用的定量和定性研究设计和方法;医疗保健中持续质量改善的原则;跨学科合作的概念和模型;文化多样性;健康的整体方法;跨学科合作;终身学习;创造力和创新;最佳实践原则;基于证据的护理宗旨;和卫生保健领域内的道德规范。学生将提高书面和口头交流技能,有效的人际交往和基于团队的技能,并开始科学素养和信息能力。课程着重于关键推理以及知识和技能来解决复杂问题。此外,学生将制定自我评估,自我管理策略和职业计划技能。
“尊重的环境:学生和教职员工都应对医学和牙科学院的学习者和教职员工的专业标准有充分的信息,并遵守大学的专业标准,1和大学关于尊重环境的声明。2我们所有人都有责任通过欣赏,理解和尊重各种各样的观点来使我们的部门成为学习和工作的积极场所,在这里每个人都很重要并受到尊严和文明的对待。
此主题为学生提供了从基本数据分析到使用R和XGBoost的高级机器学习概念的旅程。每周通过代表性的业务示例研究,我们发现数据如何形成有效的管理和决策。该主题逐渐建立在R编程和机器学习知识的基础上,从而为学生提供了与每周主题相关的R分配的实践经验。需要对任何语言的统计和先前的基本编程技能的基本理解。-------------------------------------------------------------------------------- Part I: Fundamentals of data analytics - Importance of data - Big data - The process of data collection - The process of data cleaning -------------------------------------------------------------------------------- Part II: Human behavior - Non-linear relationships - Missing responses - Biases - Choices and value estimates -------------------------------------------------------------------------------- Part III: Machine learning hiccups - Overfitting and underfitting - Corelation vs causality - Statistical hypothesis testing - Text analysis
警觉性 ALET 47 选择性注意 GONT 47 分散注意力 GEAT 48 空间数字搜索 NUQU 48 工作记忆 PUME 49 单词记忆 WOMT 49 逻辑推理 LOGT 50 视野 VITE 51 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
该方法包括课堂教学和实验室实验。教学会议将重点关注探测器和成像设备的基本概念和原理,各种显示技术和成像处理的基本原理,这些基础与学习成果有关。实验室会议将增强学生使用各种设备进行光检测和显示的能力。