伦敦政治经济学院LSE健康数据科学专业怎么样?入学要求高吗?
随着大数据时代的到来，数据科学专业成为了留学的“新宠儿”，每年都会有大批的学生申请该专业，那为这些数据科学人才营造健康的干预措施非常重要，因此，伦敦政治经济学院LSE就开设了健康数据科学专业，那么，问题来了，伦敦政治经济学院LSE健康数据科学专业怎么样?入学要求高吗?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
专业介绍
MSc Health Data Science旨在为未来的健康数据分析师提供他们所需的技能，来解释、分析和评估健康干预措施、服务、计划和政策。这是LSE健康政策学院和统计学院之间的一项联合计划。
该专业和公司合作开展实际数据科学项目，从项目中开展教学。在2023/19学年，该专业的合作公司包括Facebook、Google、Microsoft、Microsoft Research、Virgin Atlantic、SpecSavers、Pro.ityLondon和Tesco。合作项目涵盖了广泛的数据科学问题，涉及分析各种类型的数据，例如社交媒体数据，客户行为数据和公司网络数据。 学生可以在合作项目上工作来获得宝贵的实践经验并与行业互动。
课程介绍
学生通过该专业将学习有用于评估健康数据科学的理论、技术和实践技能。该专业将指导学生使用与健康数据相关的一系列统计方法，包括机器学习，数据挖掘，人工智能和深度学习技术，还将使学生能够运用数据科学和统计学的先进方法来调查现实世界中的健康政策问题。
该课程包括4门必修课，并且还需要从健康政策学院和统计学院分别再选修一门课程：
· Managing and Visualising Data
· Data Analysis and Statistical Methods
· Applied Health Econometrics
· Methods and Data for Health Systems Performance Assessment
下面给大家详细介绍一下每个必修课的所学内容。
Managing and Visualising Data/管理和可视化数据
本课程的重点是数据处理和可视化的基本原理和实践，以使用Python作为主要编程语言和各种软件包为基础。前五周学生将学习如何创建数据模型实例，如何将数据加载到其中以及如何操作和查询数据。该课程将涵盖通过Python软件包NumPy进行科学计算及其处理的数据结构，以及通过Python软件包Pandas处理结构化或表格数据的高级数据结构和功能。后五周着重于数据可视化，从使用各种统计图进行探索性数据分析开始。学生将讨论图形数据可视化方法和不同图形数据布局的基本原理。数据可视化将使用Python包(例如matplotlib，Seaborn和各种scikit-learn模块)以代码形式实现。
Data Analysis and Statistical Methods/数据分析和统计方法
该专业需要学生有一定的微积分和线性代数的基础知识，以及学习过大量的概率和统计课程。本课程涵盖了最常用的数据分析统计方法。除了标准的推断方法(例如参数估计、假设检验、线性模型和逻辑回归)之外，它还涵盖了蒙特卡洛方法、自举、EM算法、置换检验、基于局部拟合的回归、因果推断和错误发现率。 软件R构成课程的组成部分，可提供数据分析的动手经验。
Applied Health Econometrics/应用健康计量经济学
该专业要求学生必须完成健康经济学课程或者微观经济学的基础课程。健康经济学中的大多数研究问题都要求学生运用计量经济学技术，学生可以通过学习该课程将这些技术应用于计量经济学。
Methods and Data for Health Systems Performance Assessment/健康系统绩效评估的方法和数据
本课程探讨健康绩效评估中的机遇和挑战，检查健康系统绩效的各个方面和水平，确定并应用所需的度量工具和分析工具，并研究这些问题对医疗卫生的意义。课程通常着重于衡量高收入国家的健康系统绩效，但会借鉴其他相关国家的经验。 完成本课程后，学生将能够：
了解不同健康系统的复杂性;
从四个方面体会绩效衡量中的挑战，方法和机遇：人口健康、患者预后、公平、护理质量和适当性以及生产率;
熟悉健康系统和提供者用来衡量人群健康、患者预后、公平、护理质量和生产率的关键指标的构建;
应用用于风险调整的不同方法，制定综合措施以及衡量归因和因果关系;
使用绩效指标确定与政策制定者有关的关键问题 。
录取要求：
· 本科2：1学位，必须包括大量的量化课程和统计数据课程。不符合此要求的合格申请人将按个人成绩予以考虑。
· 雅思要求：7.0(6.5)
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