伦敦国王学院应用统计建模与健康信息学专业
Applied Statistical Modelling and Health Informatics
专业排名
学制
1年
学费
40000.00英镑/年
雅思
7
专业介绍
The Applied Statistical Modelling and Health Informatics course has been created to deliver a skill set and knowledge base in "multimodal" and "big data" analysis techniques, which are a recognised scarcity within UK Life sciences.
You will receive world-class training in core applied statistical methodology, machine learning and computational methodology, and you will have the opportunity to apply your skills to real-life settings facilitated by the world-leading Institute of Psychiatry, Psycho
You will receive world-class training in core applied statistical methodology, machine learning and computational methodology, and you will have the opportunity to apply your skills to real-life settings facilitated by the world-leading Institute of Psychiatry, Psycho
移民相关
移民专业：否
就业前景
可从事的工作：我们的课程将帮助你在医学研究和卫生部门发展事业，包括公共卫生服务（NHS）、制药和计算机公司、技术创业公司、政府机构、学术界和其他科学组织。应用统计建模和数据科学知识还将为您在银行、市场营销、保险和咨询等其他行业开辟职业生涯。它还将为有志于攻读生物统计学、数据科学、心理学、医学或信息学博士学位（侧重于健康科学应用）的学生打下坚实的基础。
如何申请
个人陈述：3个问题 Q1。你为什么要申请这个特殊的项目？它与你未来的计划有什么关系？ Q2。你的教育背景或工作经验如何使你成为该项目的合适人选？ Q3。描述一个你在学术或专业环境中应用统计或分析方法的项目。你的角色是什么？你在这个项目中使用了哪些统计软件包、编程语言或研究技术？如果你的经验有限，描述任何相关的课程，自主学习，或展示你在这些领域的兴趣和技能的项目。
推荐信：1
简历：可选
申请费：85
申请截止日期：44645
入学要求
专业领域：计算机科学，数学，统计学，物理，Natural Sciences, 电子工程，心理学或GIS地理信息系统。
语言要求：
雅思总分：7
雅思听力：6.5
雅思阅读：6.5
雅思阅读：6.5
雅思口语：6.5
雅思写作：6.5
托福总分：100
托福听力：23
托福写作：25
托福口语：23
托福阅读：23
世界排名 数据来源: QS世界排名
QS排名
专业课程
Required modules：所需模块
MSc： MSc
Introduction to Statistical Modelling： 统计建模简介
Introduction to Statistical Programming： 统计编程简介
Introduction to Health Informatics： 健康信息学简介
ASMHI Research Project For MSc only： 仅面向MSc的ASMHI研究项目
PG Dip： PG Dip
Introduction to Statistical Modelling： 统计建模简介
Introduction to Statistical Programming： 统计编程简介
Introduction to Health Informatics： 健康信息学
PG Cert： PG Cert
Introduction to Statistical Modelling： 统计建模简介
Introduction to Statistical Programming： 统计编程简介
Optional modules： 可选模块
Multilevel and Longitudinal Modelling： 多级和纵向建模
Prediction Modelling： 预测建模
Causal Modelling and Evaluation： 因果建模和评估
Machine Learning for Health and Bioinformatics： 健康和生物信息学机器学习
Clinical trials A practical approach： 临床试验A实用方法
Natural Language Processing NLP： 自然语言处理NLP
Contemporary Psychometrics： 当代心理计量学
Introduction to Computational Neuroscience： 计算神经科学简介
Structural Equation Modelling SEM： 结构方程建模SEM
Artificial Intelligence in Health Analytics： 健康分析中的人工智能
Bioinformatics Interpretation and Data Quality in Genome Analysis： 基因组分析中的生物信息学解释和数据质量
Advanced Bioinformatics Practical Bioinformatics Data Skills： 高级生物信息学实用生物信息学数据技能
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