约翰霍普金斯大学
主楼. Let Ideas Compete / CC
Founded 1876.
助学金:
私立
认证:
Middle States Association of Colleges and Schools
等级 4
语言 1
分部 9
- 高级国际研究学校研究领域: 国际研究
每年学费
当地货币: USD
US$20,313.00 – US$34,512.00
要求
- 招生详情: Graduation from high school or equivalent, and College Board SAT or ACT examination. TOEFL test for foreign students
短期在线课程 153
- COVID-19 接触者追踪
- COVID-19 期间老年住宅社区的策略
- COVID-19 期间辅助生活社区的策略
- DNA测序算法
- ERPO：预防枪支暴力的民事方法教学
- Galaxy 基因组数据科学
- IT 支持人员在医疗保健中的关键作用
- PrEParing：提供者和患者的 PrEP
- R 中的数据可视化入门
- R 中的神经黑客简介
- R 编程环境
- R编程
- R语言编程
- Tidyverse 中的数据建模
- Tidyverse 简介
- Unix 工作台
- fMRI 原理 2
- fMRI 的原理 1
- 临床试验的设计和解释
- 为全球健康计划诊断健康行为
- 为成功奠定基础：关注安全文化和团队合作（患者安全 II）
- 为疾病控制和全球卫生决策收集和使用数据
- 为维持而设计：保持改进工作正常进行（患者安全 IV）
- 了解前列腺癌
- 了解和加强卫生系统
- 了解癌症转移
- 人口严重萧条：公共卫生方法
- 人道主义危机中的公共卫生 1
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- 代数：初级到高级 - 函数和应用
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- 代数：初级到高级 - 方程和不等式
- 使用 AngularJS 的单页 Web 应用程序
- 使用 R 进行高级数据可视化
- 使用 Shiny 和 flexdashboard 在 R 中发布可视化
- 使用 ggplot2 在 R 中进行数据可视化
- 健康信息学的数据科学
- 健康信息学的最终项目
- 健康信息学的社会和技术背景
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- 公共卫生中的多元回归分析
- 公共卫生中的社区变化
- 公共卫生中的简单回归分析
- 公共卫生中的系统思考
- 公共卫生实践中的数据和健康指标
- 公共卫生实践的基本流行病学工具
- 公共卫生汇总统计
- 公共卫生的人民、权力和自豪感
- 减少美国的枪支暴力：变革的证据
- 包容性在线教学
- 化学品与健康
- 医疗 IT 人员的操作和患者安全
- 医疗保健数据安全、隐私和合规性
- 医疗保健系统工程基础
- 卫生公平研究方法在实践和政策中的应用
- 可持续饮食的公共卫生观点
- 可重复的研究
- 回应、修改和评估学生的作品
- 回归模型
- 国际旅行准备、安全和健康
- 在 Tidyverse 中可视化数据
- 在 Tidyverse 中导入数据
- 在 Tidyverse 中整理数据
- 在不断变化的气候中保护公众健康：城市、地方和区域行动的入门
- 在评估中衡量和建模影响
- 基因组技术简介
- 基因组数据科学的命令行工具
- 基因组数据科学的生物导体
- 基因组数据科学统计
- 基因组数据科学顶点
- 大规模评估公共卫生计划
- 实施患者安全或质量改进项目（患者安全 V）
- 实施高血压计划的基础
- 实用机器学习
- 对抗基于性别的暴力：给医护人员的全球教训
- 将安全和质量改进工作提升到新的水平（患者安全 VII）
- 工程生命：Synbio、生物伦理学和公共政策
- 建立全球卫生联盟：从全球机构到当地社区
- 建立数据科学团队
- 开发数据产品
- 引领健康信息学变革
- 循证毒理学
- 微积分：关系和函数
- 微积分：周期函数
- 微积分：数学建模
- 心理急救
- 志愿者社区卫生工作者的培训和学习计划
- 患有癌症的孩子仍然需要上学：提供者的角色
- 患者安全和质量改进：开发系统视图（患者安全 I）
- 执行数据科学顶点
- 掌握 R Capstone 中的软件开发
- 探索性数据分析
- 探索性数据分析
- 教不情愿的作家
- 教学写作期末项目
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- 数学生物统计学训练营 1
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- 数据——它是什么，我们可以用它做什么
- 数据可视化顶点
- 数据科学家工具包
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- 数据科学的高级线性模型 1：最小二乘法
- 数据科学速成课程
- 数据科学顶点
- 数据科学高级线性模型 2：统计线性模型
- 数据素养顶点——评估研究
- 星期一运动：公共卫生促进的教训
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- 枪支购买者许可教学：背景调查政策没有足够的人在谈论
- 毒理学 21：科学应用
- 测量——将概念转化为数据
- 爆发和流行病
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- 用于乳腺癌检测的人工智能
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- 衡量患者安全或质量改进项目的成功与否（患者安全 VI）
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- 通过初级卫生保健实现全民健康
- 通过数据和建模进行微积分：向量微积分
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