达特茅斯学院健康数据科学硕士解析

　　一、基本信息

　　达特茅斯学院健康数据科学硕士(Master of Science in Health Data Science)项目强调生物统计学、数据可视化和争论方法的严格培训，以及计算机科学的应用，包括机器学习和深度学习，以解决医疗保健和生物医学科学中的复杂问题。它专注于复杂模型的培训，以预测健康和疾病的结果，以及数据科学在生物学、医学、卫生服务、学术研究、制药等领域的应用。

　　二、课程设置

　　达特茅斯学院健康数据科学硕士项目课程设计强调理论与实践的结合，确保学生能够掌握健康数据科学的关键技能，为在医疗保健、公共卫生、生物技术等领域的职业生涯做好准备。

　　1.核心课程

　　健康数据科学硕士学位的核心课程涵盖了在这一重要领域奠定坚实基础的单元。

　　伦理

　　数据分析与可视化

　　生物统计学和生物信息学

　　流行病学

　　计算机科学

　　顶点(可选)

　　2.选修课程

　　通过健康数据科学选修课程，学生可以更深入地了解应用流行病学、生物统计学、机器学习、分子生物学和医疗保健系统等高级概念。

　　定量生物医学科学相关课程

　　计算机科学相关课程

　　盖塞尔公共卫生课程相关课程

　　塔克商学院相关课程

　　塞耶工程学院相关课程

　　附加课程

　　三、师资情况

　　达特茅斯学院健康数据科学硕士项目的师资力量由来自达特茅斯学院各个学院的专家组成，包括医学院、工程学院、计算机科学学院等。学生将有机会与这些专家进行交流学习，并获得他们的指导和帮助。更多详细内容可以询问Tops6868。

　　四、就业方向

　　达特茅斯学院健康数据科学硕士项目毕业生可在医疗保健、生物技术、政府、非营利组织等领域就职，具体岗位包括：

　　1.数据科学家

　　2.生物信息学家

　　3.公共卫生分析师

　　4.医疗保健政策分析师

　　想了解更多信息可以向Tops6868咨询。

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