Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Explore l'importance de la randomisation dans la spectrométrie de masse des protéines et la protéomique, en soulignant son rôle dans la minimisation des biais et la garantie de la validité de la recherche.
Explore les défis des études observationnelles, en soulignant l'importance de la randomisation et de l'analyse de sensibilité pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées».
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
S'insère dans la conception expérimentale en génomique, mettant l'accent sur la réplication, la randomisation et le blocage pour réduire le biais et contrôler la variation.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Explore la construction d'un modèle de probabilité, l'échantillonnage aléatoire, le calcul de la variance et l'optimisation de l'allocation dans les expériences.
Explore la correspondance en ligne dans des environnements en évolution, en abordant les défis et les solutions pour adapter les algorithmes à l'évolution des données.
Couvre les stratégies et les défis liés à la conception de l'apprentissage en ligne, y compris le découpage du contenu, l'intégration des ressources pédagogiques et les approches axées sur l'apprenant.
Couvre les concepts clés de l'éducation numérique, y compris les définitions de l'apprentissage en ligne et les avantages des types d'apprentissage en ligne.
