【导读】项目名称:Master of Health Data Science 课程设置:健康数据科学是一个至关重要且快速发展的领域,该项目由盖塞尔医学院与工程学院联合打造,融合了生物统计学、编程以及机器学习等先进的计算和分类算法,以应对生物医学、生物行为学、公共卫生和临床护理领域的复杂挑战。旨在培养学生成为生物医学数据科学家,引领生物医学、生物行为、公共卫生和临床护理领域复杂挑战的创新解决方案。
1. 项目简介
项目名称:Master of Health Data Science
课程设置:健康数据科学是一个至关重要且快速发展的领域,该项目由盖塞尔医学院与工程学院联合打造,融合了生物统计学、编程以及机器学习等先进的计算和分类算法,以应对生物医学、生物行为学、公共卫生和临床护理领域的复杂挑战。旨在培养学生成为生物医学数据科学家,引领生物医学、生物行为、公共卫生和临床护理领域复杂挑战的创新解决方案。
学制:12-15个月
是否STEM:是
2.核心优势:藤校资源+医疗数据跨学
✅ 常春藤资源+跨学院合作
共享医学院(全美Top医学研究)与工程学院资源,教授团队包括临床专家+数据科学家。
课程融合生物统计、计算机科学、临床医学,直击医疗行业痛点!
✅ 医疗数据科学天花板课程
硬核技术课:深度学习、自然语言处理(NLP)、医疗数据可视化
行业应用课:电子病历分析、药物研发建模、医保风控算法
Capstone项目:联合梅奥诊所、MITRE等机构解决真实医疗问题!
✅ 超高就业竞争力
专属医疗科技招聘会,合作企业:强生、赛诺菲、IBM Watson Health
毕业生去向:达特茅斯健康数据科学硕士毕业生在生物技术、制药、医疗保健、公共卫生和政府领域工作。常见职位包括:
数据科学家
生物统计学家
健康信息学专家
机器学习工程师
临床数据经理
公共卫生分析师
3.申请要求
本科背景:课程不设特定本科学位要求,文理科都能申请。虽然不作强制要求,但本课程建议学生熟悉计算机编程和统计学。
专业背景:虽然无需具备健康数据科学经验,建议修读微积分、计算机编程和 统计学课程。
工作经验:不需要之前的工作经验;但是鼓励有工作经验、社区服务或志愿者经验。
注意:需要在 SOPHAS 系统(公共卫生和健康科学研究生课程集中申请服务)中提交申请。
最低分数要求:
托福100分或雅思7分
计算机考试:250分
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