医学研究设计统计及SCI论文写作学习班

主要内容包括:医学科研设计总体思路和原则、各类实验设计思路、各类研究的国际规范;统计学方法选择和统计学分析(理论结合实际精讲MedCalc软件,涉及各类实用统计学分析方法具体操作分析);讲授GraphPad软件分析和作图;讲授参考文献管理工具NoteExpress;结合授课者自身丰富的科研经验讲授SCI论文和中文的撰写。

 

时间地点: 2020年6月-6-7日 线上课程

英文论文写作核心技巧学习班

课程背景/简介:

论文撰写与投稿是每个科研人员在成长过程中都需要面对的话题,本课程邀请经验丰富的专家主讲自在为帮助大家解决在英文论文写作中遇到的问题,快速提升SCI写作能力。

 

时间地点:2020年5月16--17日 线上课程

生物医学大数据挖掘及SCI写作学习班

课程背景/简介:

课程旨在帮助科研人员了解与掌握生物医学大数据挖掘的研究方法及公共数据库分析,提供生物数据与临床数据的整合分析思路及如何应用数据挖掘方法进行SCI论文的撰写及发表。
 

时间与地点:2020年7月4-5日/ 线上课程

Meta分析与网状Meta分析精品学习班

课程背景/简介:

课程旨在帮助广大初学者和具有一定基础的研究者更好地撰写与发表系统评价/Meta分析论文,增加在高水平期刊发表几率。讲解Revman,Grade Pro,Stata,Meta-Disc等软件应用方法,帮助研究者提高对系统评价/Meta分析设计关键技术和方法的认识水平。

时间地点:2020年月16-17日 线上课程  

基于R语言科学数据可视化应用学习班

课程背景/简介:

R语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。课程旨在让相关科研工作者学会使用R语言,轻松处理好自己的数据,绘制出精美的图形表达,更好的从事科学研究、大数据统计分析,数据可视化,SCI论文写作。
 

时间与地点:1月11-12日 合肥

MATLAB数据及图像处理与机器学习培训会议

课程背景/简介:

MATLAB的基本操作和各种编程技巧;科学计算及其可视化;MATLAB进行大数据的管理和挖掘;MATLAB优化建模与求解;常用的机器学习(如深度学习)算法及其应用、图像处理方法。

 

时间地点:2019年12月5--8日 天津

SPSS数据分析实战研习班

课程背景/简介:

1. 基于真实案例,以实践操作为主导,辅以理论讲解,打造零基础的统计学授课模式; 2. 构建完整的统计学知识体系,养成正确地统计思维与逻辑,建立数据分析实战能力。 3. 涵盖了从数据集建立、数据清洗、数据描述、统计分析与挖掘、结果解读和呈现、结论建议的数据分析完整流程,切实体现实际业务的分析流程,具有极强的实用性。 4. 结合多年的SCI期刊统计顾问和副主编的经验,讲解数据分析中常见错误及有效应对策略。

 

时间地点:2019 年 12月 27 日 — 12月 30日 (上海)

深度学习核心技术实战训练班

课程背景/简介:

深度学习技术在视觉、语音、金融、医疗诊断、自然语言理解等众多领域取得了跨越式的进步,目前在学术界和工业界取得了广泛的成功。本课程对前沿的深度学习方法及应用进行了全面的讲解, 同时进行深入的案例分析,帮助学员掌握和利用深度学习进行具体工作的开展。

 

时间地点:2019年11月8--10日 上海