United Nations FAO
Hoc vien eHoc tap FAO cung cap hon 500 khoa hoc mien phi da ngon ngu ve an ninh luong thuc, dinh duong, nong nghiep va phat trien ben vung. Duoc phat trien boi To chuc Luong thuc va Nong nghiep Lien Hop Quoc, cac khoa hoc tu hoc nay cap chung chi khi hoan thanh.
Thời Lượng
2-4 hours per course
Cấp Độ
Người Mới
Hạn Chót
Không có hạn chót
Khong yeu cau. Cac khoa hoc eHoc tap FAO mo cho tat ca moi nguoi va duoc thiet ke cho viec tu hoc khong can kien thuc truoc.
Gioi thieu Khai niem An ninh Luong thuc va Dinh duong
Nong nghiep Thong minh voi Khi hau va Kha nang Phuc hoi
He thong Luong thuc Ben vung va Chuoi Gia tri
Tieu chuan va Quy dinh An toan Thuc pham
Quan ly Nuoc va Thuc hanh Tuoi tieu
Gioi tinh va Hoa nhap Xa hoi trong Nong nghiep
To chuc Luong thuc va Nong nghiep Lien Hop Quoc (FAO) dan dau cac no luc quoc te nhằm xoa doi giam ngheo va cai thien dinh duong, an ninh luong thuc. FAO phuc vu 194 quoc gia thanh vien va la co quan hang dau cua LHQ tu nam 1945.
Thành Lập
1945
Địa Điểm
Rome, Italy
Danh Tiếng
500+ Free Courses from the UN FAO
Hướng dẫn đầy đủ với ảnh chụp màn hình, mẹo và xử lý sự cố
Pan American Health Organization
Khuôn viên Ảo Sức khỏe Cộng đồng PAHO cung cấp các khóa học trực tuyến miễn phí về dịch tễ học, quản lý hệ thống y tế, giám sát bệnh và chính sách y tế toàn cầu. Được phát triển bởi Tổ chức Y tế Liên Mỹ (văn phòng khu vực WHO cho châu Mỹ), các khóa học này xây dựng các năng lực y tế công cộng thiết yếu cho các chuyên gia y tế ở Mỹ Latinh và Caribe.
University of Colorado × CU Anschutz Wilderness Medicine Division
Được tạo bởi Khoa Y học Hoang dã thuộc Bộ môn Cấp cứu tại CU Anschutz, chuyên ngành này dạy người học cơ bản về sơ cứu hoang dã. Qua bốn khóa học, sinh viên học an toàn hiện trường, xử lý cấp cứu y tế và chấn thương, điều trị tổn thương môi trường và ra quyết định sơ tán.
University of Edinburgh
Khóa học khoa học dữ liệu của Đại học Edinburgh trên nền tảng khám phá cách những tiến bộ mới nhất trong khoa học dữ liệu đang biến đổi khoa học sự sống, thúc đẩy y học chính xác và y tế phân tầng. Tìm hiểu về các loại dữ liệu y sinh học khác nhau và phương pháp tính toán, với kinh nghiệm thực hành trong xử lý chuỗi, phân tích hình ảnh, mô hình hóa mạng, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.