美国哈佛大学卫生信息学硕士专业 培养全球顶尖的数字健康医疗人才!
随着“健康2030”战略目标的实施，健康医疗数据体系得到了迅猛的发展，利用精准的数据来进行医疗信息交换，比如电子病历、医院预约、科研相关医学信息系统的构建……从而需要更多卫生信息学人才来加入，国内目前鲜少有大学培养此类人才，而美国哈佛大学就开设了卫生信息学硕士专业，下面，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
Master of Science in Health Data Science
本项目旨在提供管理和分析健康科学数据以解决公共卫生和生物医学科学中的重要问题所需的严格的定量培训以及基本的统计和计算技能。为期 16 个月的计划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领域的新问题。该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。该计划将提供健康数据科学三大支柱方面的培训：统计、计算和健康科学。
课程设置：
核心课程
BST 222 Basics of Statistical Inference
BST 260 Introduction to Data Science
BST 261 Data Science II
BST 262 Computing for Big Data
BST 263 Applied Machine Learning
计算的要求
BST 234.1 Introduction to Data Structures and Algorithms (Part 1)
BST 234.2 Introduction to Data Structures and Algorithms (Part 2)
BST 281 Genomic Data Manipulation
BMI 713 Computational Statistics for Biomedical Science
CS 105 Privacy and Technology
CS 164 Software Engineering Computer Science
CS 165 Data Systems
CS 171 Visualization
CS 187 Computational Linguistics
STAT 171 Introduction to Stochastic Processes
项目研究课程
HDS 325 Health Data Science Practice (7.5 credits)
选修课
BST 210 Applied Regression Analysis
BST 223 Applied Survival Analysis
BST 226 Applied Longitudinal Analysis
BST 228 Applied Bayesian Analysis
BST 267 Introduction to Social and Biological Networks
BST 270 Reproducible Data Science
BST 282 Introduction to Computational Biology and Bioinformatics
BST 283 Cancer Genome Analysis
EPI 202 Elements of Epidemiologic Research: Methods 2
EPI 203 Study Design in Epidemiologic Research
EPI 204 Analysis of Case-Control and Cohort Studies
EPI 271 Propensity Score Analysis
EPI 288 Data Mining and Prediction
ID 271 Advanced Regression for Environmental Epidemiology
BMI 701 Introduction to Biomedical Informatics
BMI 702 Foundation of Biomedical Informatics II
BMI 703 Precision Medicine I: Genomic Medicine
BMI 705 Precision Medicine II: Integrating Clinical and Genomic Data
BMI 706 Data Visualization for Biomedical Applications
CI 722.0 Clinical Data Science: Comparative Effectiveness Research I
ME 530M.1 Clinical Informatics
申请条件：
先决条件
入学SM健康数据科学项目的候选人应成功完成以下课程:
本科学历，数学科学或相关领域(如统计学、计算生物学、数学、经济学、统计学、计算机科学、物理学或工程学)，对健康科学有浓厚兴趣
计算机脚本和编程的实际知识，以及一些统计计算包(如R或Python)的经验
微积分通过多变量积分
一个学期的线性代数或矩阵方法
申请人必须向SOPHAS提交一份目的和目标声明
所有申请哈佛大学理学硕士 ( SM ) 和 MPH(不包括 JD/MPH)的申请者需要阐述自己申请该项目的目的和希望达成的成就;目的和成就阐述应控制在 600 字以内。在文书中，申请者需要描述以下内容：
你为从事公共卫生事业做好了哪些学术或专业上的准备
你对所申请的学位课程和研究领域的主要兴趣点
在完成项目后你的职业规划
并在文书中阐释与你过去的学术背景、专业能力任何相关的优势或劣势。
官方考试成绩
三封推荐信
简历
语言要求：
托福笔试成绩至少 600 分，机考 250 分，基于互联网的第 4 部分考试为 100 分。雅思申请者需要取得7.0的分数甚至更高。
DDL:
提交截止日期是 12 月 1 日
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