杜克大学生物统计学硕士专业 让你成为生物领域的数据分析家!
近些年,随着生物技术的飞速发展,生物医学研究变得越来越定量和复杂化,如何能够有效的捕捉到有价值的生物信息,那就需要更多拥有出色分析技能,且接受过生物知识培训的复合型人才来加入,生物统计学专业应运而生,美国相继很多大学都开设了此专业,下面,小编就带大家深入了解杜克大学的生物统计学硕士专业,希望对大家有所帮助:
Master of Biostatistics
生物统计学家作为合作科学家,提供统计方法的专业知识,形成现代生物医学研究的证据基础。无论是揭示疾病的遗传起源,为患者确定最佳药物疗法,还是研究在不影响患者护理质量的情况下降低医疗成本的策略,生物统计学家从事的都是专注于改善人类健康的智力刺激项目。
杜克大学生物统计学硕士课程的独特之处在于它平衡地专注于三个核心能力:分析、生物学和交流。杜克大学生物统计和生物信息学系的所有教职员工都积极从事研究,其项目共同跨越了广泛的生物医学研究领域。教师实践他们所教的内容,并致力于确保学生培养成功成为生物统计学家所必需的技能和知识。
课程设置:
BIOSTAT 701: Introduction to Statistical Theory and Methods I
BIOSTAT 702: Applied Biostatistics Methods I
BIOSTAT 703: Introduction to the Practice of Biostatistics I
BIOSTAT 703L. Introduction to the Practice of Biostatistics I Lab
BIOSTAT 704: Introduction to Statistical Theory and Methods II
BIOSTAT 705: Applied Biostatistical Methods II
BIOSTAT 706: Introduction to the Practice of Biostatistics II
BIOSTAT 707: Statistical Methods for Learning and Discovery
BIOSTAT 708: Clinical Trial Design and Analysis
BIOSTAT 709: Observational Studies
BIOSTAT 710: Statistical Genetics and Genetic Epidemiology
BIOSTAT 713: Survival Analysis
BIOSTAT 718: Analysis of Correlated and Longitudinal Data
BIOSTAT 719: Generalized Linear Models
BIOSTAT 720: Master’s Project
BIOSTAT 721: Introduction to Statistical Programming I (R)
BIOSTAT 722: Introduction to Statistical Programming II (SAS)
BIOSTAT 732: Independent Study
BIOSTAT 740: Continuation
BIOSTAT 801: Biostatistics Career Preparation and Development
BIOSTAT 802: Biostatistics Career Preparation and Development II
BIOSTAT 821: Software Tools for Data Science
BIOSTAT 823: Statistical Programming for Big Data for students in the BDS Track
BIOSTAT 824: Case Studies in Biomedical Data Science for students in the BDS Track
BIOSTAT 905: Linear Models and Inference
BIOSTAT 906: Statistical Inference
BIOSTAT 911: Modern Inferential Techniques and Theory
BIOSTAT 914: Graphical Models for Biological Data
BIOSTAT 915: High-Dimensional Statistics and Machine Learning
MATH 531: Real Analysis I
MATH 731: Introduction to Real Analysis
申请条件:
从认可机构获得的学士学位(或相当于美国学士学位)。
通过多变量微积分的数学课程和对生物科学的浓厚兴趣。强烈推荐线性代数。
即将入学的学生必须在一般数学和科学背景方面做好充分准备。数学实力是假定的。之前的课程或生物科学的其他相关经验是不要求的,但将是有利的,并在录取决定中被看好。
成绩单
三封推荐信
语言要求:
托福成绩在90分以上,雅思成绩要求为7.0分
申请截止日期:
2023年1月4日
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