本课程通过培养您在真实医疗环境中理解、分析和应用医学数据的能力，为您的数据科学与数字健康职业生涯做好准备。数字技术正在改变医疗保健——加快诊断速度、改善治疗效果并提高系统效率，而本硕士课程将帮助您成为这一变革的一部分。您将学习各类健康数据在临床决策中的收集、存储和使用方式，并重点关注大数据和伦理等方面的挑战。实践培训涵盖使用编程和数据科学技术分析医学影像、基因数据和患者记录。本课程具有跨学科性质，融合了计算机科学、医学和统计学，并有英国国家医疗服务体系（NHS）专业人士及行业专家参与教学。您将参与真实案例研究，学习如何向不同受众传达观点，并了解数字健康解决方案如何影响政策制定。可选模块让您能够深入学习数据挖掘等特定领域。总体而言，该硕士课程不仅培养您的技术专长，还帮助您建立对各领域数字健康的广泛而批判性的理解。
国家/地区
英国
学校
圣安德鲁斯大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
1年
学费
31,450英镑
申请要求
申请圣安德鲁斯大学健康数据科学理学硕士课程，需具备英国2:1荣誉学士学位或国际同等学历。中国学生须持有经认证高校的学士学位，均分不低于78%，具体要求可能因本科院校及专业而异。申请者应具备统计数据分析经验，熟悉抽样、回归等方法，可通过高中阶段高级定量学科成绩、本科定量课程或相关工作经验体现。欢迎计算机科学、数学、医学、公共卫生、软件工程、统计学等背景申请者。编程经验非必需但具优势。达到最低入学要求不保证录取，校方将综合评估申请材料。
语言要求
雅思学术类总分7.0，听力、阅读和口语单项不低于6.0，写作单项不低于7.0。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 7.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 7.0 |
托福iBT总分94，其中听力至少16分，阅读至少16分，写作至少26分，口语至少19分。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 94 | 16 | 16 | 19 | 26 |
PTE学术英语考试总分76，各单项得分不低于64。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 76 | 64 | 64 | 64 | 76 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | - | 2026-08-06  33天 | - |
课程描述
该硕士课程由必修课和选修课相结合构成。第一学期，学生通常需修读《健康数据科学原理》（GD5301），涵盖健康数据科学的理论基础、数据类型、分析技术及其在临床决策中的应用；以及《数据分析导论》（MT5762），介绍商业分析中的统计概念与方法。此外，还需从《数据处理软件》（MT5763）或《编程原理与实践》（CS5002）中选择一门，分别侧重统计软件应用或编程基础，具体选择视学生是否具备相关背景而定。
第二学期必修《健康数据科学实践》（GD5302），强调医疗数据分析的实际应用；以及《生物医学成像与传感》，介绍医学影像技术（如MRI、CT等）的工作原理、临床应用及局限性，并引入卷积神经网络（CNN）用于图像分类。
学生还需根据兴趣选修一至两门课程，领域包括数据分析、信息可视化、机器学习和编程等。所有学生须在计算机科学或统计学背景不足的情况下修读第一学期的编程与定量方法课程。
课程最后阶段为毕业项目，要求学生在导师指导下开展深入研究，完成一篇展示其研究能力、批判性思维和学术写作水平的学位论文。
第二学期必修《健康数据科学实践》（GD5302），强调医疗数据分析的实际应用；以及《生物医学成像与传感》，介绍医学影像技术（如MRI、CT等）的工作原理、临床应用及局限性，并引入卷积神经网络（CNN）用于图像分类。
学生还需根据兴趣选修一至两门课程，领域包括数据分析、信息可视化、机器学习和编程等。所有学生须在计算机科学或统计学背景不足的情况下修读第一学期的编程与定量方法课程。
课程最后阶段为毕业项目，要求学生在导师指导下开展深入研究，完成一篇展示其研究能力、批判性思维和学术写作水平的学位论文。
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