ジョンズ・ホプキンス大学
本館. Let Ideas Compete / CC
Founded 1876.
資金:
民間
認証評価:
Middle States Association of Colleges and Schools
成績 4
言語 1
部門 9
- 高等国際学部研究領域: 国際的な研究
- 工学部研究領域: バイオエンジニアリング, バイオメディカルエンジニアリング, 応用数学, 材料工学, 統計, 化学工学, 地理, 環境工学, 電気工学, エンジニアリング, 土木工学, 機械工学, コンピューターエンジニア, コンピュータサイエンス
- 医学部
年間授業料
現地通貨: USD
$20,313.00 – $34,512.00
必須条件
- 入学に関する詳細情報: Graduation from high school or equivalent, and College Board SAT or ACT examination. TOEFL test for foreign students
ショートオンラインコース 153
- AngularJSを使用したシングルページWebアプリケーション
- COVID-19コンタクトトレーシング
- COVID-19コンタクトトレーシングの影響の測定と最大化
- COVID-19期間中の支援された生活コミュニティのための戦略
- COVID-19期間中の高齢者住宅コミュニティのための戦略
- DNAシーケンシングのアルゴリズム
- ERPO：銃暴力防止のティーチアウトへの民事アプローチ
- Galaxyを使用したゲノムデータサイエンス
- PrEParing：プロバイダーと患者のためのPrEP
- Precalculus：周期関数
- Precalculus：数学的モデリング
- Precalculus：関係と関数
- Rでのデータ視覚化入門
- Rでのニューロハッキングの概要
- Rによる高度なデータ視覚化
- Rキャップストーンでソフトウェア開発をマスターする
- Rパッケージの構築
- Rプログラミング
- Rプログラミング環境
- Tidyverseでのデータのインポート
- Tidyverseでのデータの視覚化
- Tidyverseのモデリングデータ
- Tidyverseのラングリングデータ
- Tidyverseの紹介
- Unixワークベンチ
- Web開発者向けのHTML、CSS、およびJavascript
- fMRI2の原理
- fMRIの原則1
- ggplot2を使用したRでのデータの視覚化
- がんの子供たちはまだ学校を必要としている：プロバイダーの役割
- がんの生物学入門
- がんの転移を理解する
- アウトブレイクとエピデミック
- アメリカでの銃による暴力の削減：変化の証拠
- インクルーシブオンラインティーチングティーチアウト
- エグゼクティブデータサイエンスキャップストーン
- エビデンスに基づく毒性学
- エンジニアリングライフ：合成生物学、生命倫理および公共政策
- オピオイドの流行：証拠から影響まで
- グローバルヘルスにおけるアライアンスの構築：グローバルな機関から地域社会へ
- グローバルヘルスプログラムの健康行動の診断
- ゲノムデータサイエンスのためのPython
- ゲノムデータサイエンスのための生体伝導体
- ゲノムデータサイエンスの統計
- ゲノムデータサイエンスキャップストーン
- ゲノムデータサイエンス用のコマンドラインツール
- ゲノム技術入門
- システマティックレビューとメタアナリシスの紹介
- システム科学と肥満
- シャイニーとフレックスダッシュボードを使用したRでのビジュアライゼーションの公開
- ジェンダーに基づく暴力に立ち向かう：医療従事者のためのグローバルな教訓
- チャンスは何ですか？統計における確率と不確実性
- テキストとフォームを教える
- データ–それが何であるか、それで何ができるか
- データとモデリングによる微積分：シリーズと統合
- データとモデリングによる微積分：ベクトル計算
- データとモデリングによる微積分：微分の適用
- データとモデリングによる微積分：微分法則
- データとモデリングによる微積分：微積分レビュー
- データとモデリングによる微積分：積分手法
- データとモデリングによる微積分：統合アプリケーション
- データとモデリングによる微積分：限界と導関数
- データの取得とクリーニング
- データを取得してクリーンアップする
- データサイエンス2の高度な線形モデル：統計線形モデル
- データサイエンスのクラッシュコース
- データサイエンスの高度な線形モデル1：最小二乗
- データサイエンスキャップストーン
- データサイエンスチームの構築
- データサイエンティストのツールボックス
- データサイエンティストツールキット
- データリテラシーキャップストーン–調査の評価
- データ分析の管理
- データ製品の開発
- データ視覚化キャップストーン
- データ視覚化ツールの構築
- ニューロイメージングのための基本的な神経科学
- ブラック・ライヴズ・マター
- プライマリヘルスケアを通じたすべての人の健康
- ヘルスケアにおけるITサポートスタッフの重要な役割
- ヘルスケアシステム工学の基礎
- ボランティアコミュニティヘルスワーカーのためのトレーニングおよび学習プログラム
- ライティングファイナルプロジェクトの指導
- ライティングプロセスを教える
- 乳がん検出のための人工知能
- 人口の大うつ病：公衆衛生アプローチ
- 人道的危機における公衆衛生1
- 人道的危機における公衆衛生2
- 代数：初等から上級-多項式と根
- 代数：初等から上級-方程式と不等式
- 代数：初等から上級-関数とアプリケーション
- 健康情報学のデータサイエンス
- 健康情報学の主要な変化
- 健康情報学の成果と介入
- 健康情報学の社会的および技術的文脈
- 健康情報学の集大成プロジェクト
- 健康格差研究の基礎
- 公衆衛生で考えるシステム
- 公衆衛生におけるコミュニティの変化
- 公衆衛生における仮説検定
- 公衆衛生における単純な回帰分析
- 公衆衛生における重回帰分析
- 公衆衛生の人々、権力、そして誇り
- 公衆衛生の実践に不可欠な疫学ツール
- 公衆衛生の要約統計量
- 公衆衛生実践におけるデータと健康指標
- 再現性のある研究
- 前立腺がんを理解する
- 化学物質と健康
- 医療ITスタッフの運用と患者の安全
- 医療データのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス
- 医療制度の理解と強化
- 医療情報技術の基礎
- 回帰モデル
- 回帰モデルとの関係の定量化
- 変化する気候における公衆衛生の保護：都市、地方、および地域の行動の入門書
- 大規模な公衆衛生プログラムの評価
- 安全と品質の改善作業を次のレベルに引き上げる（患者安全VII）
- 実生活におけるデータサイエンス
- 実用的な機械学習
- 実践と政策のための健康格差研究方法の適用
- 心理的応急処置
- 患者の安全と品質の向上：システムビューの開発（患者の安全I）
- 患者安全または品質改善プロジェクトの実施（患者安全V）
- 患者安全または品質改善プロジェクトの成功の測定（患者安全VI）
- 患者安全または品質改善プロジェクトの計画（患者安全III）
- 成功への準備：安全文化とチームワークへの目（患者安全II）
- 持続可能な食事に関する公衆衛生の展望
- 持続性のための設計：改善作業を軌道に乗せる（患者安全IV）
- 探索的データ分析
- 探索的データ分析
- 数学的生物統計ブートキャンプ1
- 数学的生物統計ブートキャンプ2
- 月曜日のキャンペーン：公衆衛生促進の教訓
- 毒物学21：科学的応用
- 気が進まない作家を教える
- 海外旅行の準備、安全、ウェルネス
- 測定–概念をデータに変える
- 生徒の文章への対応、改訂、評価
- 疫学でCOVID-19と戦う：ジョンズホプキンスの教え
- 疾病管理とグローバルヘルスの意思決定のためのデータの収集と使用
- 病気のクラスター
- 監視システム：ビルディングブロック
- 監視システム：分析、普及、および特別なシステム
- 米国のフードシステムの紹介：公衆衛生からの展望
- 統計的推論
- 臨床試験の設計と解釈
- 言語を使用したRプログラミング
- 評価における影響の測定とモデリング
- 認知症とともに生きる：個人、介護者、地域社会、社会への影響
- 銃器購入者ライセンスのティーチアウト：人々が話しているのに十分ではない身元調査ポリシー
- 高度なRプログラミング
- 高血圧プログラムを実施するための基礎
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