哈佛大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)項目(Master of Science in Health Data Science)通過為學(xué)生提供嚴(yán)格的專業(yè)培訓(xùn)來提高該項目學(xué)生必要的管理和分析健康科學(xué)數(shù)據(jù)的能力，來讓學(xué)生可以依靠自己的能力解決公共衛(wèi)生和生物醫(yī)學(xué)科學(xué)中的重要問題。下面MVP學(xué)習(xí)網(wǎng)進(jìn)行了哈佛大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)項目介紹，一起來看看吧！
一、項目概況
學(xué)制：16個月
總學(xué)分：60學(xué)分
開學(xué)季：秋
STEM：是
哈佛大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)項目為期16個月的項目融合了強大的統(tǒng)計和計算培訓(xùn)，以解決公共衛(wèi)生和生物醫(yī)學(xué)科學(xué)中出現(xiàn)的問題。這項培訓(xùn)將使學(xué)生能夠管理和分析大量嘈雜的數(shù)據(jù)集，并學(xué)習(xí)如何解釋他們的發(fā)現(xiàn)。
該項目將提供健康數(shù)據(jù)科學(xué)的三個主要支柱方面的培訓(xùn)：統(tǒng)計、計算和健康科學(xué)。
二、學(xué)習(xí)內(nèi)容
哈佛大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)項目學(xué)生將學(xué)習(xí)：
1.整理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以執(zhí)行有意義的分析
2.可視化和解釋數(shù)據(jù)并有效傳達(dá)結(jié)果和發(fā)現(xiàn)
3.應(yīng)用統(tǒng)計方法從數(shù)據(jù)中得出科學(xué)結(jié)論
4.利用統(tǒng)計模型和機器學(xué)習(xí)
5.應(yīng)用大數(shù)據(jù)方法來揭示模式、趨勢和關(guān)聯(lián)
6.采用高性能科學(xué)計算和軟件工程
7.與團隊合作開展為期一個學(xué)期的數(shù)據(jù)驅(qū)動研究項目
三、選課制度靈活
哈佛大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士是一個很好的項目，它有著靈活的課程壓力和難度。必修課并不難，學(xué)生還可以自由選擇更有難度的課程，合理分配找工作刷題與課程學(xué)習(xí)的精力。
四、師資隊伍
哈佛大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)項目擁有50多名教職員工，學(xué)生可以接觸到一大批各自領(lǐng)域頂尖的跨學(xué)科領(lǐng)導(dǎo)者。以下是具體教授信息：
1.Tamar Sofer
Sofer 博士是一名生物統(tǒng)計學(xué)家，她主要研究遺傳學(xué)和組學(xué)的決定因素以及睡眠、認(rèn)知能力下降和相關(guān)表型的特征。
Sofer博士開發(fā)了用于挑戰(zhàn)性情況下的評估遺傳關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計和計算方法。她堅信，人類需要開發(fā)和應(yīng)用統(tǒng)計方法來解決特定的科學(xué)問題。當(dāng)一個人沉浸在科學(xué)研究中時，就有可能很好地應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)。因此，她總是渴望在科學(xué)團隊中作為不可或缺的一部分協(xié)調(diào)和工作。
2.Christoph Lange
Lange 博士的主要研究方向是生物統(tǒng)計學(xué)方法、數(shù)值分析和計算機科學(xué)的交叉領(lǐng)域。為了應(yīng)對遺傳學(xué)中第一波“大數(shù)據(jù)”帶來的挑戰(zhàn)，Lange 博士的團隊開發(fā)了一種新的統(tǒng)計方法，以最大限度地提高其對此類研究的能力，從而最大限度地減少 GWAS 中多重測試問題的影響。
目前，Lange 博士的團隊正專注于全基因組測序研究帶來的統(tǒng)計和計算挑戰(zhàn)，例如強大的分析方法、基因組聚類方法、置換測試方法、存儲算法等。值得一提的是，Lange 博士還參與了哮喘遺傳學(xué)、COPD 遺傳學(xué)和阿爾茨海默病遺傳學(xué)的合作研究。
3.Santiago Romero-Brufau
Santiago Romero-Brufau 教授是醫(yī)學(xué)博士、梅奧診所醫(yī)學(xué)和醫(yī)療保健系統(tǒng)工程的助理教授;
除此以外，他還擔(dān)任醫(yī)學(xué)系的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。他的工作重點是機器學(xué)習(xí)臨床決策支持工具的開發(fā)及其臨床實踐。更多詳細(xì)信息可以咨詢MVP學(xué)習(xí)網(wǎng)。
4.Heather Mattie
Mattie博士的研究重點是找尋生物統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和網(wǎng)絡(luò)科學(xué)之間的交叉點。她開發(fā)了預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)系強度的方法，這有助于對疾病和信息的傳播進(jìn)行建模。除此以外，她還通過研究，發(fā)現(xiàn)了改進(jìn)人工智能和推斷人口健康數(shù)據(jù)的方法，以及此類模型中的偏見和可擴展性相關(guān)的挑戰(zhàn)。
五、就業(yè)服務(wù)完善
哈佛大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)項目提供了多種多樣的就業(yè)服務(wù)模式。招聘崗位多為數(shù)據(jù)科學(xué)、分析等，參與的知名企業(yè)有：Google, BCG,Apple，Microsoft等。另外學(xué)校還提供詳細(xì)的簡歷修改和就業(yè)網(wǎng)站，提供校友修改簡歷的機會和各種的交流活動。想了解更多信息可以向MVP學(xué)習(xí)網(wǎng)咨詢。
以上是哈佛大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)項目的相關(guān)知識，如果您對美國留學(xué)感興趣，歡迎您咨詢MVP學(xué)習(xí)網(wǎng)!
