项目隶属学院介绍:威尔康奈尔医学研究生院 - 纽约(Weill Cornell Graduate School of Medical Sciences-New York City)作为威尔康奈尔医学院的重要组成部分,通过与斯隆–凯特琳研究所(Sloan Kettering Institute)的紧密合作,构建了一个极具深度与广度的学术项目体系。该学院提供的高级学位项目丰富多样,包括七个研究型博士项目、三个机构博士项目、一个加速博士/MBA联合学位项目以及六个理学硕士(MS)项目。其核心宗旨在于培育对医学科学怀有热忱的杰出学者,激励并支持他们投身于前沿的医学研究与探索,致力于推动医学领域的知识边界与创新发展。
项目目标:MS in Biostatistics and Data Science(生物统计和数据科学)硕士项目旨在帮助学生应对当今世界数据驱动的挑战,提供的生物统计学和数据科学技术培训,这些技术对于收集、管理和分析生物医学和健康数据至关重要,课程为学生在健康相关领域及其他领域的数据科学职业奠定了基础。该生物统计学与数据科学硕士项目与威尔康奈尔医学院、康奈尔大学、康奈尔大学统计与数据科学系 、纽约市康奈尔科技校区以及纽约长老会大学的其他项目密切相关。学生可于2023年秋季开始,在16个月内完成生物统计学与数据科学硕士项目。学生必须修满至少36个学分才能毕业。
项目培养技能:
提供全面的统计概念和编程实践培训。在生物统计学和数据科学硕士课程中,学生将:
使用的统计和数据科学方法来应对现代数据挑战。
在经验丰富的生物统计学家和数据科学家的指导下获得宝贵的现实世界经验。
通过教师指导的研究项目积累该领域的经验。
利用纽约市靠近全国领先的教育机构和一些最大的制药中心的优势。
通过较低的师生班级比例,与多元化的教师建立密切的专业关系。
接触健康服务研究、成本效益和比较效益等专业领域。
课程设置:该生物统计学和数据科学硕士课程设置比较独特,因为它专注于数据挖掘和机器学习技术,同时保留了传统生物统计学课程的严谨性。来自世界各地的学生都拥有科学(例如统计学、数学、生物学等)、工程学、健康和医学背景。毕业生将为学术界和工业界的公共和私人生物医学、医疗保健、保险和制药领域的数据科学职业做好准备。
必修课程(部分):
生物统计学 I 与 R 实验
研究设计
分类和删失数据分析
数据科学 I 与 R
生物统计学 II - 回归分析
数据科学 II - 统计学习
层次建模与纵向数据分析
申请要求:
申请者背景要求:
学生应具备扎实的量化和编程背景。例如,以下领域的本科专业将是理想的候选人:统计学、数学、应用数学、物理学、计算机科学或工程学。我们也强烈建议其他专业的学生申请,但应至少完成两个大学水平的微积分课程、一些线性代数课程,并具备丰富的编程经验。
三维成绩要求:
GPA:官网无最低要求
语言成绩:托福(S22-26,R20+,L15+,W20+)/雅思7+
GRE/GMAT:可选
材料要求:
个人陈述;
简历;
成绩单 (非美本需WES认证);
三封推荐信。
申请截止日期:12.1(Early Consideration),2.1(Scholarship Consideration),4.1(Final)
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