Healthcare Data Science(EPSRC CDT) doctoral degree

本课程为四年制博士项目，第一年为强化训练年，包含两个学期的密集授课，涵盖计算统计、机器学习、数据工程、伦理与治理、健康研究方法等核心内容。必修课程包括：健康数据伦理、软件工程、统计方法、流行病学方法、机器学习导论、贝叶斯统计、医学影像、图像与时间序列的机器学习、高级机器学习、设备与传感器数据、遗传流行病学、传染病基因组学与进化、传染病建模与分析、政策建模、信息治理、数据工程、流程建模、电子健康记录和转化数据科学。每学期末设有为期两周的团队数据挑战，与临床专家合作处理真实医疗数据。

第二至第四年在开展研究项目的同时继续接受学术阅读、写作与表达、伦理、负责任研究及职业发展等方面的培训。学生可选参与伦理实习、四周外部数据挑战、研讨会及年度CDT retreat等活动。

研究领域聚焦计算统计、机器学习、数据工程和传染病分析。第一年第三学期完成两个十周的研究项目，其一将发展为后续三年的博士研究课题。部分学生可能获得与产业或合作方资助挂钩的奖学金，此类学生将在入学前确定研究项目与导师。