加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Master of Data Science in Health健康数据科学硕士项目解析-新东方前途出国

留学顾问李冬

李冬

美国研究生留学规划经理

武汉
  • 擅长方案:长短期留学规划,职业规划
  • 擅长专业:计算机电子,机械材料生物,商科,艺术类
  • 录取成果:耶鲁大学,加州理工学院,哥伦比亚大学,宾夕法尼亚大学
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      加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Master of Data Science in Health健康数据科学硕士项目解析

      • 研究生
      • 留学指南
      2025-08-05

      李冬美国研究生武汉

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      先简单科普介绍一下UCLA,加利福尼亚大学洛杉矶分校(University of California, Los Angeles,简称为UCLA),成立于 1919年,位于美国是位于美国加利福尼亚州洛杉矶市,是一所美国公立研究型大学,也是加利福尼亚大学系统中的第二所大学。UCLA提供3,800+多种课程,109+个学术部门,125+专业,80+辅修专业,这一切都能帮助你确定你的学术方向。70%以上的本科班级学生人数都在30人以下,最大限度的提高了师生比率。UCLA的师资力量也是全美领先,在学校的教师、校友和研究人员中,有14位诺贝尔奖得主、一位菲尔兹奖得主和两位图灵奖得主。加州大学洛杉矶分校校友共获得38项奥斯卡奖,获奖者包括弗朗西斯·福特·科波拉、兰迪·纽曼和蒂姆·罗宾斯。

      UCLA的课堂里充满了新鲜的知识,课程也都充满了挑战。40个UCLA的博士课程在全国范围内排名前10。虽然UCLA的学术要求是非常严格的,但是学生一进入学校就拥有所有了无数的的研究资源和实习机会。无论你是想改变生活还是改变世界,UCLA都会在每一位学生的身后支持着你。今天咱们来重点讲的就是UCLA的Master of Data Science in Health健康数据科学专业:

      该项目是24年新开的2年48个学分的项目,周末和晚上有课程,偏数据科学,该课程为寻求增强数据科学技能的专业人士提供数据管理、数据分析、统计建模、机器学习、人工智能 (AI) 和大数据计算方面的高级培训,服务于医院、制药和生物技术行业、保险公司、政府机构和其他医疗保健和公共卫生管理专业组织。

      核心课程​​:

      健康数据科学基础(Python/R/SQL)

      医疗大数据管理与伦理

      机器学习与健康预测模型

      流行病学统计方法

      临床信息系统与电子健康记录(EHR)分析

      ​​选修课​​:可跨选计算机科学、生物统计学或商学院的课程(如健康科技创业)。

      ​​实践项目​​:与UCLA医疗中心、Cedars-Sinai等机构合作,提供真实数据集进行案例分析。


      ​申请要求​

      ​​背景​​:偏好数学、统计、计算机科学、公共卫生或相关专业本科背景,需修过线性代数、概率论和编程课程。

      ​​成绩​​:GPA建议3.3+(官网未设硬性门槛,但竞争激烈,建议3.5+提交申请)。

      ​​标化考试​​:GRE可选择性提交(2025年仍适用),国际生需托福(90+)或雅思(7.0+)。

      ​​其他材料​​:推荐信(2-3封)、个人陈述(需突出健康与数据的交叉兴趣)、简历。

      ​​申请截止日​​:通常为12月1日(秋季入学)。

      ​​费用​​:2025年预估学费约$45,000/年,提供有限奖学金和助研机会。


      ​​就业​行业去向​​: ​

      ​​医疗科技​​:电子健康记录公司(如Epic)、医疗AI初创企业。

      ​​制药/生物技术​​:临床试验数据分析、精准医学研究。

      ​​公共卫生机构​​:CDC、WHO的数据建模岗位。

      ​​咨询/保险​​:健康政策分析、风险管理。

      ​​薪资范围​​:毕业生平均起薪约120,000(2024年数据,依地区差异)。

      ​​UCLA优势​​:地处洛杉矶,毗邻硅谷和生物医药产业中心,校友网络强大。


      独特资源​

      ​​Health Data Science Lab​​:学生可参与教授主导的NIH或NSF资助项目。

      ​​行业伙伴​​:与Kaiser Permanente、Google Health等有合作。

      ​​跨学科支持​​:鼓励学生辅修商学院或工程学院的证书课程。


      ​适合人群​

      希望将数据技能应用于医疗、公共卫生或生物医学领域的学生。

      有编程基础且对健康议题感兴趣,但无需临床医学背景。

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