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  • 健康數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士
    MSc Health Data Analytics and Machine Learning
    所屬學(xué)院:醫(yī)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:高
    7 QS 2025 4 TIMES 2023

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    9月 1年 £43,250

    申請(qǐng)時(shí)間

    2024Fall
  • 2023-10-02 開(kāi)放時(shí)間
  • 2024-06-30 Round1
    2024Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間:2023-10-02 結(jié)束時(shí)間:2024-06-30 申請(qǐng)已結(jié)束
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    語(yǔ)言要求

    類(lèi)型 總分要求 小分要求
    雅思 7 L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5
    托福 100 L:22 | R:22 | W:22 | S:22
    PTE 69 單項(xiàng)62

    其它要求

    數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、流行病學(xué)或生物學(xué)或醫(yī)學(xué)學(xué)位背景的2:1榮譽(yù)學(xué)士學(xué)位

    培養(yǎng)目標(biāo)

    帝國(guó)理工學(xué)院健康數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)碩士接受擁有理工科或醫(yī)學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景的申請(qǐng)人,課程旨在建立一個(gè)堅(jiān)實(shí)的、共同的背景分析衛(wèi)生數(shù)據(jù)。該課程的主要目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生使用適當(dāng)?shù)募舛硕糠椒?,充分利用?fù)雜和高維數(shù)據(jù)的技能。該課程是與數(shù)據(jù)科學(xué)研究所合作進(jìn)行的,由具有強(qiáng)大方法論背景和專(zhuān)業(yè)知識(shí)的國(guó)際專(zhuān)家在學(xué)校和研究所進(jìn)行教學(xué),以將這些方法應(yīng)用于大規(guī)模醫(yī)療和臨床數(shù)據(jù)。該課程的特點(diǎn)是廣泛的基于項(xiàng)目的學(xué)習(xí),使用真實(shí)的數(shù)據(jù)集,通過(guò)特定的項(xiàng)目工作和個(gè)別的研究項(xiàng)目解決真實(shí)的科學(xué)問(wèn)題。該碩士學(xué)位通過(guò)以下途徑被納入公共衛(wèi)生學(xué)院、數(shù)據(jù)科學(xué)研究所、MRC環(huán)境與健康中心、英國(guó)癡呆研究所和泛倫敦健康數(shù)據(jù)研究英國(guó)倡議的研究重點(diǎn):主要工作人員的教學(xué)貢獻(xiàn)(講座、研討會(huì)、雜志社)研究項(xiàng)目的定義來(lái)源于各研究所現(xiàn)有的數(shù)據(jù),但未得到充分利用。因此,該課程不僅將為學(xué)生提供探索新興“大”健康數(shù)據(jù)所需的尖端統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),而且還將為他們?cè)诃h(huán)境、分子、癌癥等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用提供豐富的經(jīng)驗(yàn)。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 臨床數(shù)據(jù)管理 Clinical Data Management
    2 計(jì)算流行病學(xué) Computational Epidemiology
    3 統(tǒng)計(jì)思維與數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論 Introduction to Statistical Thinking and Data Analysis
    4 機(jī)器學(xué)習(xí) Machine Learning
    5 流行病學(xué)原理與方法 Principles and Methods in Epidemiology
    6 研究項(xiàng)目 Research project
    7 翻譯數(shù)據(jù)科學(xué) Translational Data Sciences

    成功案例

    帝國(guó)理工學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)運(yùn)輸理學(xué)碩士研究生offer
    D同學(xué)
    東南大學(xué)
    道路橋梁與渡河工程
    GPA 85-89分 / 托福:102(23)
    帝國(guó)理工學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)碩士研究生offer一枚
    C同學(xué)
    南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
    統(tǒng)計(jì)學(xué)
    GPA 85-89分 / 雅思:6(5.5)
    帝國(guó)理工學(xué)院控制與優(yōu)化碩士研究生offer一枚
    J同學(xué)
    江南大學(xué)
    自動(dòng)化
    GPA 85-89分 / 雅思:6.5(6)
    帝國(guó)理工學(xué)院通信與信號(hào)處理碩士研究生offer一枚
    L同學(xué)
    東南大學(xué)
    信息工程
    GPA 85-89分 / 雅思:7.0(6.5)
    帝國(guó)理工學(xué)院高級(jí)材料科學(xué)與工程碩士研究生offer一枚
    S同學(xué)
    上海大學(xué)
    金屬材料
    GPA 85-89分 / 托福:96
    帝國(guó)理工學(xué)院運(yùn)輸學(xué)碩士研究生offer一枚
    L同學(xué)
    南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
    工程管理
    GPA 85-89分 / 雅思:7.5(6.0)

    預(yù)約咨詢(xún)

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