南洋理工大学生物医学数据科学专业解析
生物医学数据科学理学硕士是亚太地区第一个专门提供生物医学领域的数据科学培训的研究生课程,它由南洋理工大学( NTU)和新加
坡科技研究局( A*STAR)的教授和数据科学从业者联合授课。本课程符合行业趋势,结合了制药、医疗和技术的许多专家提供的宝贵意见同时提供了大量的实践机会 培养学生的实战技能和能力。本硕士课程一共有三个研究方向:生物信息学 生物技术 人工智能( AI)
1、生物信息学
生物信息学结合了生物学和信息科学。
• 探索生物信息学算法,尤其是在以下领域的高产出应用:基因组学,转录组学和蛋白质组学。
• 开发用于处理原始数据的分析管道,并将信息转化为有价值的生物学见解。
坡科技研究局( A*STAR)的教授和数据科学从业者联合授课。本课程符合行业趋势,结合了制药、医疗和技术的许多专家提供的宝贵意见同时提供了大量的实践机会 培养学生的实战技能和能力。本硕士课程一共有三个研究方向:生物信息学 生物技术 人工智能( AI)
1、生物信息学
生物信息学结合了生物学和信息科学。
• 探索生物信息学算法,尤其是在以下领域的高产出应用:基因组学,转录组学和蛋白质组学。
• 开发用于处理原始数据的分析管道,并将信息转化为有价值的生物学见解。
2、生物技术
生物技术旨在开发和优化用于数据生成和基于系统建模的平台。
• 专注学习系统和合成生物学,掌握相关技术,开发新的生物学系统来获取生物学新见解。
• 亲手准备、处理和分析基因组学、转录组学和蛋白质组学样品。
• 专注学习系统和合成生物学,掌握相关技术,开发新的生物学系统来获取生物学新见解。
• 亲手准备、处理和分析基因组学、转录组学和蛋白质组学样品。
3、人工智能(AI)
人工智能方向致力于将机器学习和人工智能应用于生物医学和医疗。
• 熟悉不同的机器学习和深度学习算法,了解如何正确地进行基准测试和验证。
• 掌握数据建模,为不同领域开发性能卓越的分类模型,例如诊断、预后、生物标记等。
• 熟悉不同的机器学习和深度学习算法,了解如何正确地进行基准测试和验证。
• 掌握数据建模,为不同领域开发性能卓越的分类模型,例如诊断、预后、生物标记等。
职业发展与就业:
毕业生可以胜任相关行业的数据分析和技术类岗位,或继续在学术界深造。本课程教授的各项技能不仅适用于生物医学研究和医疗,在银行、金融、能源、政府、运输等行业也广受欢迎。在积累经验之后,他们也可以逐渐转向 数据应用方面的战略规划或决策岗位。
此外,我们将积极促成和不同行业与政府部门的项目合作,例如,院方与数据科学培训就业公司 UpLevel 的合作,保证学生获得最好的行业经验和培训机会。
此外,我们将积极促成和不同行业与政府部门的项目合作,例如,院方与数据科学培训就业公司 UpLevel 的合作,保证学生获得最好的行业经验和培训机会。
录取要求:
理工科或计算机学位,成绩优异,相关工作经验(生物行业或数据科学应用)可加分
非英文授课大学的毕业生,需要有良好的雅思或托福成绩(雅思6.5/托福100)