美国研究生生物统计专业介绍

　　一、专业解析

　　生物统计学(Biostatistics)是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计，取样，分析，资料整理与推论的科学。属于跨学科专业，跟数学、统计生物信息、计算机 (尤其是Data mining) 等关系很密切。

　　申请技巧：

　　Biostatistics项目偏好于数学、生物背景的申请者。

　　学统计的最合适，其次是数学尤其是应用数学出身的，这个学科重视Quantitative skills。

　　二、专业分支

　　生物统计研究方向可分为两个大方向，临床统计学(Clinical statistics)和统计遗传学。

　　临床统计学又分为以下几个分支：

　　生存分析：

　　主要处理临床实验中的个体寿命。是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。近二三十年来一直受到国内外统计学家的关注。

　　纵向数据分析：

　　主要处理临床实验中对同一个体重复观测得到的数据。描述纵向数据常用的模型有Random effects models, Marginal models等等。

　　临床实验设计：

　　主要研究在随机化实验中，如何在保证统计功效的条件下，尽可能让患者接受新药治疗(intention to treat)进行实验设计。临床统计学较为传统，理论推导和数理统计类似，所以注重建立概率模型，进行统计推断。

　　统计遗传学：

　　利用统计学的方法，借助计算机的实现手段，研究生命体基因组的遗传和变异的一门学科。研究的核心问题是基因组的遗传和变异，这是本质，不能偏离，一切的目的是服务于对生命本质问题的探索。

　　三、先修课要求

　　先修课程一般包括多元微积分、线性代数和R、Python、SAS等统计编程语言，但是这几个编程语言并不需要全部掌握，有一门能够熟练运用即可。

　　这是生物统计专业大致的先修课程整理，不同院校对先修课程的要求不同，具体参考学校官网。

　　四、就业方向

　　生物统计专业的大部分学生毕业后会选择到制药公司、生物技术公司工作。因为大型生物医学数据处理公司都需要一个稳定的生物统计团队。生物统计专家的工作领域通常包含：临床试验、电子健康记录、高维推断、图像分析、纵向数据分析、机器学习、缺失数据方法、移动健康、个性化防治、统计计算、统计遗传学、基因组学和生物信息学等。

　　除此之外，因为生物统计背景的同学掌握统计知识，所以到咨询、NGO甚至是金融行业的学生也很多，有相当一部分毕业生进入到金融和保险行业。生物统计毕业生还可以在医院或者科研机构工作。

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