更新時間：2024-10-06 16:31:55作者：留學之路
生物醫學數據科學是一個跨學科領域，包括研究和追求有效利用生物醫學數據、信息和知識進行科學探究、解決問題和決策，以努力改善人類健康。威斯康星大學麥迪遜分校生物醫學數據科學研究和支持推理、建模、模擬、實驗和翻譯，從分子到個體再到群體。
據悉，項目注重理論與實踐相結合，使學生掌握數據科學的核心技術和方法，能夠獨立完成生物醫學數據的收集、處理、分析和解讀。
該課程項目旨在培養具備跨學科知識背景和實踐技能的數據科學家，以滿足現代醫療領域對數據分析和應用日益增長的需求。
該項目的課程設置豐富多樣，全面覆蓋了生物醫學數據科學的各個領域。學生將學習生物醫學基礎知識、數據預處理與可視化、統計建模與分析、機器學習與人工智能等核心課程，同時還有機會參與前沿科研項目和實習實踐，深入了解數據科學在醫療領域的應用和挑戰。
部分課程樣本包括：
I SY E 517：Decision Making in Health Care
B M I/STAT 541：Introduction to Biostatisticsor
B M I/POP HLTH 551：Introduction to Biostatistics for Population Health
or STAT/F&W ECOL/HORT 571：Statistical Methods for Bioscience I
B M I/POP HLTH 552：Regression Methods for Population Health
B M I/COMP SCI 567：Medical Image Analysis
STAT/F&W ECOL/HORT 572：Statistical Methods for Bioscience II
B M I 573：Foundations of Data-Driven Healthcare
B M I/COMP SCI 576：Introduction to Bioinformatics
B M I/BIOCHEM/BMOLCHEM/MATH 609：Mathematical Methods for Systems Biology
I SY E/B M I 617：Health Information Systems
B M I/STAT 641：Statistical Methods for Clinical Trials
B M I/STAT 642：Statistical Methods for Epidemiology
B M I/POP HLTH 651：Advanced Regression Methods for Population Health
B M I/STAT 741：Survival Analysis Theory and Methods
B M I/COMP SCI 767：Computational Methods for Medical Image Analysis
B M I/STAT 768：Statistical Methods for Medical Image Analysis
B M I 773：Clinical Research Informatics
B M I/COMP SCI 775：Computational Network Biology
B M I/COMP SCI 776：Advanced Bioinformatics
B M I/STAT 877：Statistical Methods for Molecular Biology
威斯康星大學麥迪遜分校的生物醫學數據科學碩士項目擁有一支高水平的師資隊伍，其中包括眾多在生物醫學數據科學領域具有豐富經驗和卓越成就的專家學者。他們將為學生提供最前沿的學術指導和實踐支持，幫助學生拓展視野、提升能力。
隨著大數據和人工智能技術的快速發展，生物醫學數據科學領域的人才需求日益旺盛。威斯康星大學麥迪遜分校的生物醫學數據科學碩士畢業生將具備強大的競爭力和廣闊的就業前景。他們可以在醫療機構、生物科技公司、制藥企業等領域從事數據分析、數據挖掘、數據可視化等工作，為醫療領域的創新和發展貢獻力量。