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新加坡南洋理工大学:生物医学数据科学理学硕士

发布时间:2022-04-24      浏览次数:97

  生物医学数据科学不仅仅是大数据、技术、人工智能或数学的融合,它还需要很强的逻辑思考和解决问题的能力。我们需要做出各种决策 - 用哪些数据、如何“训练”一项创新,以及创建什么样的创新思维模式。这些都非易事。在与新加坡科技研究局(A*STAR)和其他相关方进行了两年的规划之后,生物科学学院在新加坡南洋理工大学创设了生物医学数据科学理学硕士课程。这个课程不仅仅涉及编程等前沿技术,而且帮助学生学习如何通过图表更优雅地传达数据,以及面对数据科学问题时,如何正确地思考来提出解决方案。同时,学院与业界企业建立了很好的合作伙伴关系,学生有机会获得宝贵的实践机会。毕业之后,学生将可以胜任生物科技、医疗技术和制药公司的数据专家岗位。

  如果你热爱生物科学,并认为在数据时代拥有数据能力可以创造价值,那么,南洋理工大学这个硕士课程将是你的不二之选。

  M.Scin Biomedical Data Science

  (Coursework)

  生物医学数据科学理学硕士

  课程概述

  生物医学数据科学理学硕士是亚太地区首个专门提供生物医学领域的数据科学培训的研究生课程。它由南洋理工大学(NTU)和新加坡科技研究局(A*STAR)的教授和数据科学从业者联合授课。本课程符合行业趋势,结合了制药、医疗和技术的许多专家提供的宝贵意见, 同时,提供了大量的实践机会,培养学生的实战技能和能力。本硕士课程一共有三个研究方向:生物信息学、生物技术、人工智能(AI)。

  生物信息学:

  生物信息学结合了生物学和信息科学。

  探索生物信息学算法,尤其是在以下领域的高产出应用:基因组学,转录组学和蛋白质组学。

  开发用于处理原始数据的分析管道,并将信息转化为有价值的生物学见解。

  生物技术:

  生物技术旨在开发和优化用于数据生成和基于系统建模的平台。

  专注学习系统和合成生物学,掌握相关技术,开发新的生物学系统来获取生物学新见解。

  亲手准备、处理和分析基因组学、转录组学和蛋白质组学样品。

  人工智能(AI):

  人工智能方向致力于将机器学习和人工智能应用于生物医学和医疗。

  熟悉不同的机器学习和深度学习算法,了解如何正确地进行基准测试和验证。

  掌握数据建模,为不同领域开发性能卓越的分类模型,例如诊断、预后、生物标记等。

  职业发展与就业

  毕业生可以胜任相关行业的数据分析和技术类岗位,或继续在学术界深造。本课程教授的各项技能不仅适用于生物医学研究和医疗,在银行、金融、能源、政府、运输等行业也广受欢迎。在积累经验之后,他们也可以逐渐转向数据应用方面的战略规划或决策岗位。

  此外,学院将积极促成和不同行业与政府部门的项目合作,例如,院方与数据科学培训就业公司UpLevel 的合作,保证学生获得最好的行业经验和培训机会。

  申请基本要求和流程

  申请基本条件

  理工科或计算机学位,成绩优异,相关工作经验(生物行业或数据科学应用)可加分。

  非英文授课大学的毕业生,需要有良好的托福或雅思成绩 -

  托福:iBT≥100,PBT≥600,CBT≥250

  雅思:≥6.5

  申请流程

  申请时间及学费

  申请时间

  该课程在每个学年仅有一次招生,具体时间如下:

  申请时间:前一年的11月1日到第二年的3月31日

  录取时间:6月份左右

  开学时间:7月底

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