当今社会在生物医学界有不少令人瞩目的美国技术进步，例如只需花几百美元就能获得整个基因组的加州矶分据科基因组测序仪，以及可以从复杂数据集提取有用模式的大学深度神经网络。数据科学将推动生物医学的洛杉改革。加州洛杉矶大学就为有这样理想的校生学数学硕学生提供相应的教育机会。本期小编带大家一起看看加州大学洛杉矶分校的物医生物医学数据科学理学硕士项目。

项目简介

通过医疗保健系统获得大型数据集为数据科学家提供了一个激动人心的士上机会，让他们可以在该领域产生直接影响。美国生物技术和制药公司需要理解数据科学、加州矶分据科计算工具和相关技术的大学生物医学研究人员。生物医学数据科学理学硕士(MSDSB)为追求医学和数据科学复合背景的洛杉学生提供数据科学、机器学习、校生学数学硕统计学、物医数据挖掘、士上算法和应用于基因组学、美国电子健康记录和医学图像的分析方面的培训。

MSDSB的毕业生除了学习如何将人工智能应用于电子健康记录、分析患者基因组数据、开发和应用新型成像分析方法以及成像模式和新兴数据类型(如波形和移动健康数据)之外，还将开发机器学习、统计学和计算机科学方面的基础知识。毕业生将拥有必要的技能和背景来开发新的数据科学方法，并将其应用于今天的生物医学数据集和未来将收集的新型数据。

项目的独特之处在于将基础数据科学培训与尖端生物医学应用相结合，项目提供数据科学所有领域的基础培训，包括机器学习、统计学、数据挖掘和分析，以及生物医学数据分析培训，包括电子健康记录、医学图像和基因组数据。

课程简介

完成该学位至少需要36个学分(相当于9门课程)，包括5门核心课程，外加4门选修课。学生通常每个季度选一门课程(4个学分)，在两年加一个季度内完成所有学分。

预修课程

大多数学生将参加DSB 200基础数据科学课程，这是其余核心课程的先决条件。已经掌握了DSB 200所涵盖的主题的学生可以申请课程豁免，改为选修一门额外的课程。

数据科学基础

本课程提供了作为数据科学基石的数学和工程基础的背景知识。涵盖的主题包括线性代数、概率和统计。本课程还概述了科学软件工程和再现性基础知识，包括处理计算集群、管道开发、虚拟笔记本、版本控制。

下面我就简单介绍一些和生物医学和数据科学相关的硕士项目的美国大学的信息，

康奈尔大学

MS in Biostatistics & Data Science

哥伦比亚大学

MA in Biotechnology

加州大学圣地亚哥分校

MS in Biostatistics

撰稿人：Amy国王

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