利物浦大学|健康数据科学理学硕士（可跨申） - 专业库

健康数据科学 | 理学硕士（可跨申）

MSc Data Science for Health (Conversion)

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利物浦大学 - 健康数据科学学院英国

课程介绍

利物浦大学健康数据科学理学硕士（可跨申）旨在在研究密集型环境中培养当前和未来的健康数据科学家，包括公共和私营部门的所有职业阶段的科学家。该硕士课程向学生介绍数据科学所涉及的基本和更复杂的方法，并将统计和计算理论的使用与实际应用结合起来。项目将面向全球招生，汇聚来自不同背景和学科的学生。该项目不仅适合那些可能在英国发展事业的学生，还能让学生具备国际意识，使他们具备全球竞争力并成为全球公民。

学费及语言要求

雅思要求	托福要求	学制	学费
6.5	88	1年	32000英镑/年

申请时间线

申请时间/录取要求	GMAT&GRE
	非必须

课程结构

NO.01

健康数据科学导论

Introduction to Health Data Science
NO.02

卫生研究统计

Statistics for Health Research
NO.03

健康研究数据与工程

Data and Engineering for Health Research
NO.04

可操作的医疗保健数据分析

Actionable Healthcare Data Analytics
NO.05

学位论文

Dissertation
NO.06

使用公共卫生常规数据

Using Routine Data for Public Health
NO.07

质性研究导论

An Introduction to Qualitative Research
NO.08

实用的研究技能

Practical Research Skills
NO.09

卫生保健干预措施的评估

Evaluation of Healthcare Interventions
NO.10

预测建模、联合纵向和生存数据分析

Prediction Modelling & Joint Longitudinal and Survival Data Analysis
NO.11

高维数据结构和学习算法

High-Dimensional Data Structures and Learning Algorithms
NO.12

统计遗传学和药物基因组学

Statistical Genetics and Pharmacogenomics
NO.13

数据挖掘和可视化

Data Mining and Visualisation
NO.14

机器学习和生物优化

Machine Learning and Bioinspired Optimisation
NO.15

计算智能

Computational Intelligence

健康数据科学导论

Introduction to Health Data Science

卫生研究统计

Statistics for Health Research

健康研究数据与工程

Data and Engineering for Health Research

可操作的医疗保健数据分析

Actionable Healthcare Data Analytics

学位论文

Dissertation

使用公共卫生常规数据

Using Routine Data for Public Health

质性研究导论

An Introduction to Qualitative Research

实用的研究技能

Practical Research Skills

卫生保健干预措施的评估

Evaluation of Healthcare Interventions

预测建模、联合纵向和生存数据分析

Prediction Modelling & Joint Longitudinal and Survival Data Analysis

高维数据结构和学习算法

High-Dimensional Data Structures and Learning Algorithms

统计遗传学和药物基因组学

Statistical Genetics and Pharmacogenomics

数据挖掘和可视化

Data Mining and Visualisation

机器学习和生物优化

Machine Learning and Bioinspired Optimisation

计算智能

Computational Intelligence

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