Global Public Health with Data Science MSc

本课程涵盖健康数据科学、健康不平等与健康促进、传染病与公共卫生、非传染性疾病与流行病学、卫生经济学及研究生研究方法等核心模块。学生将学习大数据分析、机器学习（Python应用）、疾病防控、健康政策评估、卫生经济评价与资源分配等内容，重点培养在真实医疗场景中开展定性与定量研究的能力。通过《研究方法I》和《研究方法II与研究项目》的递进训练，学生将完成一项与其专业领域相关的监督研究项目。选修模块包括全球健康与福祉、公共营养政策与治理、社会处方与福祉的政策实践，以及利用机器学习与大数据实现可持续发展的解决方案。课程强调基于社会决定因素和全球视角，批判性分析健康政策与干预措施，提升学生在多元卫生系统中的专业实践能力，如领导力、团队协作与政策分析。所有模块均旨在应对全球健康挑战，推动健康公平与可持续发展。