哈佛大学健康数据科学理学项目介绍

　　一、项目概况

　　学制：16个月

　　总学分：60学分

　　开学季：秋

　　STEM：是

　　哈佛大学健康数据科学理学项目为期16个月的项目融合了强大的统计和计算培训，以解决公共卫生和生物医学科学中出现的问题。这项培训将使学生能够管理和分析大量嘈杂的数据集，并学习如何解释他们的发现。

　　该项目将提供健康数据科学的三个主要支柱方面的培训：统计、计算和健康科学。

　　二、学习内容

　　哈佛大学健康数据科学理学项目学生将学习：

　　1.整理和转换数据以执行有意义的分析

　　2.可视化和解释数据并有效传达结果和发现

　　3.应用统计方法从数据中得出科学结论

　　4.利用统计模型和机器学习

　　5.应用大数据方法来揭示模式、趋势和关联

　　6.采用高性能科学计算和软件工程

　　7.与团队合作开展为期一个学期的数据驱动研究项目

　　三、选课制度灵活

　　哈佛大学健康数据科学理学硕士是一个很好的项目，它有着灵活的课程压力和难度。必修课并不难，学生还可以自由选择更有难度的课程，合理分配找工作刷题与课程学习的精力。

　　四、师资队伍

　　哈佛大学健康数据科学理学项目拥有50多名教职员工，学生可以接触到一大批各自领域顶尖的跨学科领导者。以下是具体教授信息：

　　1.Tamar Sofer

　　Sofer 博士是一名生物统计学家，她主要研究遗传学和组学的决定因素以及睡眠、认知能力下降和相关表型的特征。

　　Sofer 博士开发了用于挑战性情况下的评估遗传关联的统计和计算方法。她坚信，人类需要开发和应用统计方法来解决特定的科学问题。当一个人沉浸在科学研究中时，就有可能很好地应用统计学。因此，她总是渴望在科学团队中作为不可或缺的一部分协调和工作。

　　2.Christoph Lange

　　Lange 博士的主要研究方向是生物统计学方法、数值分析和计算机科学的交叉领域。为了应对遗传学中第一波“大数据”带来的挑战，Lange 博士的团队开发了一种新的统计方法，以最大限度地提高其对此类研究的能力，从而最大限度地减少 GWAS 中多重测试问题的影响。

　　目前，Lange 博士的团队正专注于全基因组测序研究带来的统计和计算挑战，例如强大的分析方法、基因组聚类方法、置换测试方法、存储算法等。值得一提的是，Lange 博士还参与了哮喘遗传学、COPD 遗传学和阿尔茨海默病遗传学的合作研究。

　　3.Santiago Romero-Brufau

　　Santiago Romero-Brufau 教授是医学博士、梅奥诊所医学和医疗保健系统工程的助理教授;

　　除此以外，他还担任医学系的首席数据科学家。他的工作重点是机器学习临床决策支持工具的开发及其临床实践。更多详细信息可以咨询Tops6868。

　　4.Heather Mattie

　　Mattie 博士的研究重点是找寻生物统计学、数据科学和网络科学之间的交叉点。她开发了预测网络中联系强度的方法，这有助于对疾病和信息的传播进行建模。除此以外，她还通过研究，发现了改进人工智能和推断人口健康数据的方法，以及此类模型中的偏见和可扩展性相关的挑战。

　　五、就业服务完善

　　哈佛大学健康数据科学理学项目提供了多种多样的就业服务模式。招聘岗位多为数据科学、分析等，参与的知名企业有：Google, BCG, Apple，Microsoft等。另外学校还提供详细的简历修改和就业网站，提供校友修改简历的机会和各种的交流活动。想了解更多信息可以向Tops6868咨询。

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