生物统计学专业解析
生物统计学
1.1 专业简介
该专业是探讨如何进行生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的学科,是美国统计学专业最热门的领域。很多学校把生物统计设置在公共卫生学院(SPH,School of Public Health)里面。通常情况下,SPH周围还会有医学院和医院,这些单位混合在一起提供了一个良好的科研环境。
生物统计和统计的区别:
· 生物统计是统计的一个分支,这二者本质上是一个专业,或生统隶属于统计的分支。
· 统计系更加偏向开展理论研究,生物统计更加偏向于和生物学或者医学结合实际运用。
· 统计系的研究范围包括工业、商业、经济以及其他领域; 生物统计的研究范围着重是在生命科学。
· 统计专业比生物统计更难申请。生物统计的MPH又比MS稍微难一点。
1.2 学位介绍
学位:MPH in Biostatistics
培养目标:
· 职业/实践导向
· 注重训练学生的管理和实践能力,培养分析和解决实际公共卫生问题的方法
申请要点:
· 建议先修课:微积分,统计,生物基础课程
· 实习或实践经历
Master of Science in Biostatistics
培养目标:
· 学术/科研导向
· 注重培养科研能力
申请要点:
· 建议先修课: 比较看重数学和自然科学课程
· 科研经历
生物统计研究生阶段的课程主要还是围绕着统计以及统计和计算机技术在生物、医学、公共卫生领域的应用情况。例如Harvard的生物统计专业硕士研究生的课程(Course Requirements for the SM2 in Biostatistics)就包括:
BST 210 Applied Regression Analysis
BST 212 Survey Research Methods in Community Health
BST 214 Principles of Clinical Trials
BST 216 Introduction to Quantitative Methods for Monitoring and Evaluation
BST 217 Statistical and Quantitative Methods for Pharmaceutical Regulatory Services
BST 222 Basics of Statistical Inference
BST 223 Applied Survival Analysis
BST 226 Applied Longitudinal Analysis
BST 227 Introduction to Statistical Genetics
BST 228 Applied Bayesian Analysis
BST 230 Probability I
BST 231 Statistical Inference I
BST 232 Methods I
BST 233 Methods II
BST 234 Introduction to Data Structures and Algorithms
BST 235 Advanced Regression and Statistical Learning
BST 238 Advanced Topics in Clinical Trials
BST 246 Statistical Methods for Incomplete Data
BST 249 Bayesian Methods in Biostatistics or STAT 220 Bayesian Data Analysis
BST 254 Sec 2 Design and Monitoring of Adaptive Clinical Trials
BST 254 Sec 3 Measurement Error and Misclassification
BST 261 Data Science II
BST 267 Introduction to Social and Biological Networks
BST 280 Introductory Genomics & Bioinformatics for Health Research
BST 281 Genomic Data Manipulation
BST 282 Introduction to Computational Biology and Bioinformatics
BST 283 Cancer Genome Analysis
BST 290 Advanced Computational Biology and Bioinformatics
EPI 511 Advanced Population and Medical Genetics
GHP 261 Models of Complex Systems in Biology and Public Health
ID 271 Advanced Regression for Environmental Epidemiology
ID 542 Methods for Mediation and Interaction
1.1 专业背景
MPH不限制本科背景,因为它本身有多个分支,所以欢迎多个专业的学生申请。常见的本科背景如下:
l 公共卫生,公共管理(公卫方向),预防医学,临床医学,药学,护理,自然科学等基础学科等
l 数学,法学,以及有医学背景的文科类专业
l 管理学,经济学等
美国的MPH经常通过SOPHAS系统递交申请,SOPHAS既Schools of Public Health Application Service,故名思义,就是帮助学生申请公卫专业的机构。
需注意:
· 成绩单认证;
· 送分和成绩单要求(SOPHAS或院校或both)
1.2 先修课
l 基础课程:线性代数,微积分(包括单元微积分或者多元微积分),数理统计和概率,高等数学等
l 高阶课程:偏微分方程(Partial Differential Equation),随机(Stochastic),回归分析(Regression Analysis),模拟(Simulation),时间序列与预测(Time Series and Forecasting)等
l 计算机软件和统计软件类: R, Python 等
1.3 实习建议
· 证券公司、银行、保险公司等金融经济类公司,从事风险控制、市场调查等岗位;
· 统计局、环保局、医药公司等机构从事数据调查和分析的岗位
建议可以参与一些研究项目或者调查,需要收集或者分析数据,然后做出评估或者预测的项目,如对某企业或者领域的金融应激机制的线性回归模型建立,对空气污染对于儿童身体健康的危害调查等等。