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计算与高阶建模
机器学习在生物医学中的应用：探索预测模型、自然语言处理在电子病历分析中的使用。
大数据与分布式计算：学习处理基因组学、影像学等大规模数据的技术。
实践与跨学科选修
学生可选修公共卫生政策、临床试验设计等课程，或通过毕业实践项目（Capstone）与企业/机构合作解决实际问题。
就业方向：多元化的健康数据领域
生物统计硕士的毕业生在就业市场上需求广泛，常见去向包括：
医药与生物技术公司
担任临床研究统计师，参与药物试验设计与数据分析（如辉瑞、默沙东等）。
在基因测序公司（如23andMe）从事基因组数据建模。
公共卫生机构
在CDC、WHO或地方卫生部门分析疾病传播数据，支持政策制定。
进入医院或医疗中心，优化临床诊疗流程或预后研究。
科技与咨询行业
加入健康科技公司（如Flatiron Health）开发医疗AI产品。
在咨询公司（如IQVIA）为医疗机构提供数据解决方案。
学术与科研
部分毕业生选择攻读博士学位，研究方向包括因果推断、精准医学等。
根据NYU公开数据，近年毕业生在6个月内就业率超过85%，平均起薪在8-12万美元之间（因行业和地区差异）。
申请建议：背景与准备
项目欢迎数学、统计、生物或计算机背景的申请者，需具备微积分、线性代数和基础统计知识。非相关专业的学生可通过修读先修课弥补。申请材料包括成绩单、推荐信、个人陈述（需体现职业规划与项目匹配度），GRE非强制但建议提交。
纽约大学的生物统计硕士项目适合希望将数据技能应用于健康领域的学生。通过严谨的课程和纽约的区位优势，学生不仅能掌握统计工具，还能深入理解医疗行业的实际需求。如果你对“用数据改善健康”感兴趣，这个项目值得加入你的备选清单。
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稍后会有顾问老师反馈评估结果