隨著“健康2030”戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)施，健康醫(yī)療數(shù)據(jù)體系得到了迅猛的發(fā)展，利用精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行醫(yī)療信息交換，比如電子病歷、醫(yī)院預(yù)約、科研相關(guān)醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng)的構(gòu)建……從而需要更多衛(wèi)生信息學(xué)人才來(lái)加入，國(guó)內(nèi)目前鮮少有大學(xué)培養(yǎng)此類(lèi)人才，而美國(guó)哈佛大學(xué)就開(kāi)設(shè)了衛(wèi)生信息學(xué)碩士專(zhuān)業(yè)，下面，就隨小編來(lái)看看吧，希望對(duì)大家有所幫助：

　　Master of Science in Health Data Science

　　本項(xiàng)目旨在提供管理和分析健康科學(xué)數(shù)據(jù)以解決公共衛(wèi)生和生物醫(yī)學(xué)科學(xué)中的重要問(wèn)題所需的嚴(yán)格的定量培訓(xùn)以及基本的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算技能。為期 16 個(gè)月的計(jì)劃融合了強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算培訓(xùn)，以解決公共衛(wèi)生和生物醫(yī)學(xué)科學(xué)領(lǐng)域的新問(wèn)題。該培訓(xùn)將使學(xué)生能夠管理和分析大量嘈雜的數(shù)據(jù)集，并學(xué)習(xí)如何解釋他們的發(fā)現(xiàn)。該計(jì)劃將提供健康數(shù)據(jù)科學(xué)三大支柱方面的培訓(xùn)：統(tǒng)計(jì)、計(jì)算和健康科學(xué)。

　　課程設(shè)置：

　　核心課程

　　BST 222 Basics of Statistical Inference

　　BST 260 Introduction to Data Science

　　BST 261 Data Science II

　　BST 262 Computing for Big Data

　　BST 263 Applied Machine Learning

　　計(jì)算的要求

　　BST 234.1 Introduction to Data Structures and Algorithms (Part 1)

　　BST 234.2 Introduction to Data Structures and Algorithms (Part 2)

　　BST 281 Genomic Data Manipulation

　　BMI 713 Computational Statistics for Biomedical Science

　　CS 105 Privacy and Technology

　　CS 164 Software Engineering Computer Science

　　CS 165 Data Systems

　　CS 171 Visualization

　　CS 187 Computational Linguistics

　　STAT 171 Introduction to Stochastic Processes

　　項(xiàng)目研究課程

　　HDS 325 Health Data Science Practice (7.5 credits)

　　選修課

　　BST 210 Applied Regression Analysis

　　BST 223 Applied Survival Analysis

　　BST 226 Applied Longitudinal Analysis

　　BST 228 Applied Bayesian Analysis

　　BST 267 Introduction to Social and Biological Networks

　　BST 270 Reproducible Data Science

　　BST 282 Introduction to Computational Biology and Bioinformatics

　　BST 283 Cancer Genome Analysis

　　EPI 202 Elements of Epidemiologic Research: Methods 2

　　EPI 203 Study Design in Epidemiologic Research

　　EPI 204 Analysis of Case-Control and Cohort Studies

　　EPI 271 Propensity Score Analysis

　　EPI 288 Data Mining and Prediction

　　ID 271 Advanced Regression for Environmental Epidemiology

　　BMI 701 Introduction to Biomedical Informatics

　　BMI 702 Foundation of Biomedical Informatics II

　　BMI 703 Precision Medicine I: Genomic Medicine

　　BMI 705 Precision Medicine II: Integrating Clinical and Genomic Data

　　BMI 706 Data Visualization for Biomedical Applications

　　CI 722.0 Clinical Data Science: Comparative Effectiveness Research I

　　ME 530M.1 Clinical Informatics

　　申請(qǐng)條件：

　　先決條件

　　入學(xué)SM健康數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的候選人應(yīng)成功完成以下課程:

　　本科學(xué)歷，數(shù)學(xué)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域(如統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)或工程學(xué))，對(duì)健康科學(xué)有濃厚興趣

　　計(jì)算機(jī)腳本和編程的實(shí)際知識(shí)，以及一些統(tǒng)計(jì)計(jì)算包(如R或Python)的經(jīng)驗(yàn)

　　微積分通過(guò)多變量積分

　　一個(gè)學(xué)期的線性代數(shù)或矩陣方法

　　申請(qǐng)人必須向SOPHAS提交一份目的和目標(biāo)聲明

　　所有申請(qǐng)哈佛大學(xué)理學(xué)碩士 ( SM ) 和 MPH(不包括 JD/MPH)的申請(qǐng)者需要闡述自己申請(qǐng)?jiān)擁?xiàng)目的目的和希望達(dá)成的成就;目的和成就闡述應(yīng)控制在 600 字以內(nèi)。在文書(shū)中，申請(qǐng)者需要描述以下內(nèi)容：

　　你為從事公共衛(wèi)生事業(yè)做好了哪些學(xué)術(shù)或?qū)I(yè)上的準(zhǔn)備

　　你對(duì)所申請(qǐng)的學(xué)位課程和研究領(lǐng)域的主要興趣點(diǎn)

　　在完成項(xiàng)目后你的職業(yè)規(guī)劃

　　并在文書(shū)中闡釋與你過(guò)去的學(xué)術(shù)背景、專(zhuān)業(yè)能力任何相關(guān)的優(yōu)勢(shì)或劣勢(shì)。

　　官方考試成績(jī)

　　三封推薦信

　　簡(jiǎn)歷

　　語(yǔ)言要求：

　　托福筆試成績(jī)至少 600 分，機(jī)考 250 分，基于互聯(lián)網(wǎng)的第 4 部分考試為 100 分。雅思申請(qǐng)者需要取得7.0的分?jǐn)?shù)甚至更高。

　　DDL:

　　提交截止日期是 12 月 1 日

　　綜上所述，以上講的就是關(guān)于美國(guó)哈佛大學(xué)衛(wèi)生信息學(xué)碩士專(zhuān)業(yè)的相關(guān)問(wèn)題介紹，希望能給各位赴美留學(xué)的學(xué)子們指點(diǎn)迷津。近年來(lái)，赴美留學(xué)一直是廣大學(xué)生最熱門(mén)的話題，同時(shí)，很多學(xué)生對(duì)于簽證的辦理、院校的選擇、就業(yè)的前景、學(xué)習(xí)的費(fèi)用等諸多問(wèn)題困擾不斷，別擔(dān)心，IDP留學(xué)專(zhuān)家可以為你排憂解難，同時(shí)，更多關(guān)于赴美留學(xué)的相關(guān)資訊在等著你，絕對(duì)讓你“瀏覽”忘返。在此，衷心祝愿各位學(xué)子們能夠順利奔赴自己心目中理想的學(xué)校并且學(xué)業(yè)有成!