想从事科研实践，产出学术科研报告和成果的学生

欧美发达国家早已纷纷启动了基于测序技术的生命科学大数据研究计划。人体成为大数据重要产出源，目前多种组学数据、医学影像和临床资料在内统计的生物信息数据产出达到了10TB/人的水平全球每年产生的生物数据总量已达EB级，生命科学已经从实验教据积累阶段进入大数据科学时代。大数据的收集，管理和分析在公共卫生和生物医学中发挥着越来越关键的作用。

一、项目简介

本课题由四个高度关联的模块组成。第一模块聚焦数据科学的核心理论，公共卫生和生物医学的重要概念及其与数据科学之间的紧密关系。在第二模块更加的技术性，重点在建模和编程的技术性内容，要涵盖的主题将包括: 正确定义统计模型，数字化可视化的研究方法，对线性模型，逻辑模型和泊松模型进行单变晕和多变晕分析，正确解释，估计和推断结果以及模型修整。此外，学生还将学习到在公共卫生和生物医学中具有最广泛的应用的R语言统计技术。第三模块以应用为主，引入数据科学在EHR(电子健康档案)和分析癌症组学(遗传学，基因组学等) 场景中的实际应用，将沙及数据特征，历史性回顾行业发展(中国和美国为主) ，经典的科学问题及其统计的定义，使用第二模块的技术进行数据分析以及成果报告。第四部分是实操演练，学生将在教授的引导下找到可公开获得的数据源，尝试高阶项目，进行充分的数据收集，管理，科学分析后演示报告结果。教授将提供详细和及时的反馈，为学生撰写具有发表潜力的研究文章提供实践基础，为未来的海外深造提升竞争力。

二、科研要点

1.统计建模的关键概念&探索性分析

统计建模是使用数学模型和统计假设来生成样本数据，并对现实世界进行预测。

2.R语言技术&回归分析

回归分析是一组统计过程，用于R编程和统计确定数据集变量之间的关系。

3.掌握大数据分析的关键技术以及其在EHR (电子健康档案)和生物组学中的应用

EHR是人们在健康相关活动中直接形成的具有保存备查价值的电子化历史记录。 它是存储于计算机系统之中、面向个人提供服务、具有安全保密性能的终身个人健康档案。

三、师资配置

1.Foreign Professor

海外名校在职终身教授领衔，传授领域前沿知识与高水准研究方法。

2.Domestic Professor

双一流“大学在职教授/副教授领衔，增进专业理解力，补充知识版图。

3.Teaching Assistant

辅助课题答疑、知识巩固，科研心得与专业知识分享。

4.Writing Instructor

论文1v1辅导，传授论文写作技巧与方法，论文规划、写作、投稿、检索、发表全程指导。

5.Student Coordinator

科研项目全程跟进服务，为项目的平稳进行保驾护航。

140课时(10周在线科研+1V1论文不限时指导)

1、科研项目推荐信

2、海外教授私人推荐信

3、中方教授私人推荐信

4、论文写作和发表辅导