Red Cross/Red Crescent
Die IFRC-Lernplattform bietet kostenlose Kurse zu humanitaerer Hilfe, Erster Hilfe, Katastrophenmanagement und Gesundheitsvorsorge mit offiziellen IFRC-Zertifikaten.
Dauer
3-12 hours per course
Niveau
Anfänger
Frist
Keine Frist
Keine Erfahrung noetig. Offen fuer alle. Kostenlose Registrierung erforderlich.
Einfuehrung in die Rotkreuz-Bewegung
Erste Hilfe und Notfallreaktion
Katastrophenvorsorge und Risikominderung
Oeffentliche Gesundheit in Notfaellen
Gemeinschaftsbeteiligung in humanitaerer Hilfe
Psychosoziale Unterstuetzung
Die IFRC ist das weltweit groesste humanitaere Netzwerk mit 191 nationalen Gesellschaften.
Gegründet
1919
Standort
Geneva, Switzerland
Anerkennung
World's Largest Humanitarian Network - 191 National Societies
Komplette Anleitung mit Screenshots, Tipps und Fehlerbehebung
Pan American Health Organization
Der PAHO Virtuelle Campus für öffentliche Gesundheit bietet kostenlose Online-Kurse zu Epidemiologie, Gesundheitssystemmanagement, Krankheitsüberwachung und globaler Gesundheitspolitik an. Diese von der Panamerikanischen Gesundheitsorganisation (WHO-Regionalbüro für Amerika) entwickelten Kurse bauen wesentliche öffentliche Gesundheitskompetenzen für Gesundheitsfachleute in Lateinamerika und der Karibik auf.
University of Colorado × CU Anschutz Wilderness Medicine Division
Diese Spezialisierung wurde von der Abteilung für Wildnismedizin der Notfallmedizin an der CU Anschutz erstellt und vermittelt die Grundlagen der Ersten Hilfe in der Wildnis. In vier Kursen lernen die Studierenden Szenen-Sicherheit, Notfallmanagement, Behandlung von Umweltverletzungen und Evakuierungsentscheidungen. Eine optionale e-WFA-Zertifizierung der University of Colorado School of Medicine ist nach Abschluss verfügbar.
University of Edinburgh
Ein Datenwissenschaftskurs der Universität Edinburgh auf der Kursplattform, der untersucht, wie aktuelle Fortschritte in der Datenwissenschaft die Biowissenschaften verändern und zu Präzisionsmedizin und stratifizierter Gesundheitsversorgung führen. Erlernen Sie verschiedene biomedizinische Datentypen und Rechenmethoden mit praktischer Erfahrung in Sequenzverarbeitung, Bildanalyse, Netzwerkmodellierung, maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung.