美国常春藤健康数据分析类硕士介绍

　　一、Harvard健康数据分析类硕士

　　MS Health Data Science

　　HDS 项目全称是Health Data Science，隶属于哈佛大学公共卫生学院生物统计系，是一个就业导向型的硕士项目，旨在通过统计与计算培训，来培养解决公共卫生和生物医学科学领域的问题的能力：统计、计算和健康科学。项目时长16个月，可以申请延期到2年。

　　项目毕业要求60学分 (12门课)，其中有5门必修: 数据科学导论，统计推理基础，数据科学简介，数据科学II，大数据计算，应用机器学习;1门计算类课程;1门流行病学课程;1个research project;剩下的学分为选修课，大家可以自由选择，可以申请选所有Harvard以及MIT的课程。其中选修课主要包含生物统计、生物信息/生医、计算机科学三个分支方向 (concentration) 的课程。

　　值得一提的是，项目要求的research project，为期一学期，能够帮助学生掌握分析、解释公共健康和生物医学中不同类型的大数据的实际技能。学生将会被分配一位哈佛附属导师，该导师将授权访问所在机构的数据。每个团队都将在课外参与project。

　　HDS项目规模非常小，class size维持在15-20人，每年录取的中国学生仅为个位数。偏好有扎实的数学背景和生物统计/医疗科研背景或实习经历丰富的申请者。

　　Harvard有着得天独厚的就业优势，众所周知，波士顿是biotech，consulting以及科技公司的聚集地，广阔的alumni network 更是可以提供不小的助力。大部分同学毕业后都从事了数据分析(Data Scientist/Analyst)的相关工作，就职于互联网科技公司和咨询公司，也有一部分同学也获得了名校的phd offer，继续科研。

　　二、Yale健康数据分析类硕士

　　MS Health Informatics

　　健康信息学硕士 (Master of Science in Health Informatics，MSHI) 开设在耶鲁大学公共健康学院的生物统计系中。项目综合了当前就业最火的健康医疗和数据分析。信息学研究人员在数据挖掘、自然语言或文本处理、认知科学、人机交互、决策支持、数据库和算法等不同领域开发、评估和传播新的生物医学激励方法，从而分析公共卫生、临床研究和基因组/蛋白质组学中产生的大量数据。

　　该硕士项目时长为2年，将提供健康信息学方面的全面培训，包括信息科学、临床信息学、临床研究信息学、消费者健康和人口健康信息学、数据科学和更广泛的健康政策、社会和行为科学、生物统计和流行病学等领域的核心课程。共14门课程(10门必修+4门选修)，同时还需要在第二年完成一个毕业项目设计。特别需要指出的是，耶鲁的这个项目比较偏重学术。系里多次提出，很多学生可以得到助教，助理研究员，校内工作，以及奖学金的资质。因为是两年制项目，学校和学生的链接更强。

　　该项目规模更小，class size在12-15人，录取学生背景多为计算机科学，数学和统计、生物医学等。

　　三、Cornell健康数据分析类硕士

　　MS Health Informatics

　　健康信息学硕士 (Master of Science in Health Informatics) 开设在康奈尔大学医学院下。旨在为学生在医疗健康研究方法方面提供坚实的基础，并在健康信息系统、影响评估、数据分析和计算技术方面进行专门的培训。学生还可通过导师指导的为期一年的研究项目 (Capstone) 获得实践经验。项目时长为一年。

　　核心课程主要涵盖以下三个领域：

　　1.信息技术和数据科学：统计方法、机器学习、数据管理、以及信息学标准和技术框架。

　　2.健康和医疗保健：国内和全球医疗保健，并且可以去医院进行实地参观学习。

　　3.人类和组织行为：人因工程、人机互动和创新扩散。

　　录取学生背景比较多元，有擅长于信息学的计算方面，如统计学、预测分析、自然语言处理或软件开发。也有专注于健康信息学的管理、临床和社会技术方面。申请者最好能熟练使用R语言编程。

　　四、Dartmouth健康数据分析类硕士

　　QBS-Health Data Science

　　The QBS Masters of Science degree in Health Data Science开设在达特茅斯学院医学院下。该学院是美国第四大医学院，拥有18个临床和基础科学部门。该项目在数据整理、探索性数据分析、统计建模、机器学习和数据可视化等领域提供无与伦比的跨学科教育，为学术界和私营部门的大数据、医疗保健和生物医学职业提供支持。项目规模为每年40人左右。

　　项目为期15个月，包含核心课程，选修课以及capstone project. 核心课程主要涉及伦理学、数据分析与可视化、生物统计学/生物信息学、流行病学、计算机科学方向。Capstone project通过实际项目提升学生的数据分析能力，还能为学生提供职业成功所需的关键技能培训，如科学写作、演讲技巧，以及向非数据科学从业者解释/说明数据科学发现的能力。

　　该项目要求入学前必须完成微积分、统计学、编程、多变量微积分和线性代数五门课程。

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