纽约大学公共卫生学院的生物统计学硕士课程将数字转化为故事。我们训练敏锐的数学思维者成为故事讲述者，他们能够在数据中发现意义，并将其转化为推动发现、政策和变革的知识。我们的学生掌握高级研究设计、数据分析和统计报告，使他们能够为科学界和更广泛的世界提供信息。
纽约大学公共卫生学院的MS学生有机会参与由教师指导的研究。这些项目涵盖了临床试验、观察研究、机器学习、阿尔茨海默病队列生物标志物数据、社区干预的调查研究等，学生经常作为共同作者参与摘要和出版物的撰写。
凭借高度可转移的技能，我们的学生在生物技术领域取得突破，推进公共卫生，并在科技和金融等其他数据驱动的行业中推动创新。我们的MS学位课程毕业生在政府、学术、医疗保健和行业等各个领域的领先组织中担任生物统计学家、数据分析师、研究助理、数据经理、产品经理、数据科学家等职位。
一种数据实践方法
在我们的生物统计学理学硕士课程中，您将：
探索前沿研究主题和生物统计方法。
通过实践项目和教师主导的研究，解决涉及临床研究、社区干预和新兴数据技术的复杂现实世界问题。
处于具有影响力的跨学科工作前沿，从分析创新的研究设计到开发理解疾病风险的新方法。
你将有机会与教师合作解决许多公共卫生问题。例如：
阿尔茨海默病队列研究中随机生物标志物测量的问题。
队列研究因延迟入组导致的选择偏差。
阿尔茨海默病中的N-of-1研究设计。
混合方法（定性/定量）社区参与研究，重点是严格的测量。
基于社区的干预措施和健康差异研究的调查研究。
社区参与研究基础设施的实施、评估和增强。
从个人生成数据（社交媒体、移动工具、可穿戴设备等）中获得高分辨率的疾病发病率和风险措施。
统计（时空）和机器学习方法用于在人口疾病建模中结合非结构化数据。
零通胀计数模型用于理解计数结果（如物质使用、吸烟行为、性冒险行为）随时间的变化。
时间日记法来理解日常行为与个人健康感知之间的时序关联。
年轻性少数男性压力的生物标志物及其与性少数压力与压力生物标志物之间的联系。
在纽约大学全球公共卫生中心（GPH），生物统计学硕士学位不仅限于课堂，还提供给您广泛的实践学习和专业发展机会，这些机会将培养您的实际技能，深化您的专业知识，并为您的多样化职业道路做好准备。
您可以参与：
研讨会和职业论坛：定期的研究研讨会由纽约大学的教师和其他机构的嘉宾演讲者主持，而我们的行业研讨会则邀请到来自生物技术和制药公司（包括辉瑞公司）的统计学家。主题研讨会——例如女性在统计学和行业研讨会系列——提供了交流和社区的空间。每年，学生们还会参加一个充满活力的职业论坛，邀请来自各个领域的统计学家参与。
期刊俱乐部：期刊俱乐部每月举行一次，为学生提供选择、展示和引导讨论已发表论文的机会，探讨设计决策、分析方法和关键统计方法。
咨询实验室：学生通过与纽约大学格罗斯曼医学院、纽约大学银社会工作学院及其他学科的调查员合作，解决复杂的统计问题并提供统计咨询，从而获得真实世界的经验。在导师的指导下，学生参与的项目往往会导致摘要和共同署名的出版物。
编码与计算短期课程：统计软件和编程语言（如Stata和R）的强化工作坊，以及技术写作工具（如LaTex和Overleaf）和可重复研究方法（如GitHub）的课程，使学生具备必要的编程技能，以增强他们的研究和数据分析。
更多详情
还有疑问？立即咨询专业顾问
赵晨
- 5-7年
- 从业年限
- 50人
- 帮助人数
- 15分钟内
- 平均响应
在线咨询
顾问在线解答疑问
电话咨询
电话高效沟通留学问题
微信扫一扫
