南加州大学Keck医学院 | 公共卫生数据科学-新东方前途出国

留学顾问徐新祥

徐新祥

美研部主管

大连
  • 擅长方案:案例丰富,擅长长线规划
  • 擅长专业:理科,工科,商科
  • 录取成果:哈佛大学,耶鲁大学,加州伯克利分校,卡内基梅隆,密歇根安娜堡
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      南加州大学Keck医学院 | 公共卫生数据科学

      • 研究生
      • 留学指南
      2021-03-21

      徐新祥美国研究生大连

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      程概览

      公共卫生数据科学理学硕士(Master of Science in Public Health Data Science)为STEM课程,结合了生物统计学,流行病学和计算机科学。当今社会环境下的职场中,急需运用数据分析来解决公共卫生生物医学领域存在问题的专业人才,通过该课程的学习,学生可为其将来的职业发展做好充分准备。>>【立即咨询】

       

      01
      课程目标


      公共卫生数据科学理学硕士课程旨在为学生提供严格的定量方法培训,包括管理,分析和学习健康数据所需的统计和计算技能。学生将学习:

      • 如何重组,抓取,创建和管理与健康相关的大数据集;>>【立即咨询】

      • 汇总,可视化和解析数据;

      • 应用统计方法从数据中得出结论;

      • 运用机器学习揭示大型复杂健康数据集的特征;

      • 常用数据科学方法背后的统计理论;

      • 有效将结果和发现传达给广大群众。

       

       

      该课程设计为终极学位,对于有兴趣继续深造的学生可为其生物统计学,统计学,数据科学或计算机科学博士学位奠定基础。


       

      02
      课程设置



      公共卫生数据科学理学硕士课程需32学分,通常可在4个学期内修完。 包括 6门预防医学的核心课 (22学分 1门 计算机科学的核心课 4个学分 ), 1门预防医学或计算机科学的选修课 3学分 )和实践课(3 学分 )。 >>【立即咨询】

      预防医学核心课(22学分)

       

      PM 566健康数据科学概论 4学分

       

      介绍创建可行及可复制的数据集,进行探索性分析和可视化,从数据中学习,总结和传达分析结果。


      PM 592健康数据科学的回归分析 4学分

       

      通过本课程,学生将熟悉使用R进行数据分析和回归。

       

      PM 512流行病学原理 4学分

       

      流行病学和人口统计学的术语/使用;人口数据的来源/用途;流行病学研究的类型;风险评估; 人口研究中常见的偏见来源;筛选原则。

       

       

      PM 520高级统计计算 3学分

       

      通过密集计算解决统计问题的技术;迭代技术,随机测试,引导程序,蒙特卡洛方法。

       

       PM 522b统计学理论概论 3学分

       

      估计和检测理论,推论,方差分析,回归理论。


       PM 591面向健康科学的机器学习 4学分

       

      健康科学的硕士和博士学习机器学习。


       

       

      计算机科学核心课(4学分)

      CSCI 544 应用自然语言处理 4学分

      CSCI 561 人工智能基础 4学分

      CSCI 570 算法分析 4学分

      CSCI 585 数据库系统 4学分

      CSCI 587 地理空间信息管理 4学分

      INF 510 数据科学编程原理 4学分

      INF 550 数据科学规模 4学分

      INF 551 数据管理基础 4学分

      INF 553 数据挖掘基础和应用 4学分

      INF 554 信息可视化 4学分

       

      选修课(至少3学分)

      不可与计算机科学课程重复选择

      CSCI 544 应用自然语言处理 4学分

      CSCI 561 人工智能基础 4学分

      CSCI 570 算法分析 4学分

      CSCI 573 概率推理 3学分

      CSCI 585 数据库系统 4学分

      CSCI 587 地理空间信息管理 4学分

      INF 510 数据科学编程原理 4学分

      INF 550 数据科学规模 4学分

      INF 551 数据管理基础 4学分

      INF 553 数据挖掘基础和应用 4学分

      INF 554 信息可视化 4学分

      MATH 501 数值分析和计算 3学分

      PM 513 实验设计 3学分

      PM 534 统计遗传学 3学分

      PM 538 生物医学信息学概论 3学分

      PM 542 社交网络分析 4学分

      PM 552 临床试验中的统计方法 3学分

      PM 569 空间统计 3学分

      PM 570 人类遗传学统计方法 4学分

      PM 579 高维数据统计分析 4学分

      PMEP 547 健康数据经验分析编程方法 4学分



      实践课(至少3学分)

      PM 606 健康数据科学实践 3学分

       

       

       


       

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