在过去的十年中，分子和生物医学技术的快速发展导致了生物数据的爆炸式增长——即所谓的“组学”革命。本课程培养学生掌握生物信息学或健康数据科学方面的技能，运用数学、统计学、计算机技术、人工智能和机器学习来分析复杂的生物和临床数据。你将学习使用数据科学工具，发现患者数据中与治疗反应和疾病结局相关的模式，并在医疗保健、科研或产业领域实现实际应用。该课程节奏快、挑战性强，旨在帮助你做好准备，未来与科学家和临床医生在多学科团队中协作。教学由贝尔法斯特女王大学癌症研究所、实验医学研究所和公共卫生研究所等顶尖中心的活跃研究人员讲授，并邀请来自产业界和医疗行业的客座讲师授课。医学和牙科学生可选择插读该课程，以增强毕业后培训的职业前景。由于申请人数众多且名额有限，建议尽早申请——理想截止日期为2025年7月31日。录取后需缴纳定金以确认学位，若课程已满， late applicants may be waitlisted.
国家/地区
英国
学校
英国女王大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
1年
学费
国际学生：23,000英镑
申请要求
中国学生申请该硕士课程需满足以下学术背景要求：
持有自然科学、数学、计算机科学或相关医学/生命科学领域（如遗传学、分子生物学、生物医学、物理学或统计学）的本科学位。若本科为医学（MB）或牙科（BDS）学位亦可接受。
申请人须完成并通过以下任一领域的课程模块：1）遗传学/基因组学/分子生物学/生物医学；2）化学/药物化学/生物化学；3）数学/统计学；4）计算机/信息学。
针对中国院校毕业生，根据院校层次（Tier 1-3），需达到对应均分要求：Tier 1院校均分70%以上（对应英国2:2），72.5%以上（2:2含55%），或75%以上（2:1）；Tier 2和Tier 3要求依次提高至75%-80%及80%-85%。具体以所申请课程在Course Finder中的要求为准。
持有自然科学、数学、计算机科学或相关医学/生命科学领域（如遗传学、分子生物学、生物医学、物理学或统计学）的本科学位。若本科为医学（MB）或牙科（BDS）学位亦可接受。
申请人须完成并通过以下任一领域的课程模块：1）遗传学/基因组学/分子生物学/生物医学；2）化学/药物化学/生物化学；3）数学/统计学；4）计算机/信息学。
针对中国院校毕业生，根据院校层次（Tier 1-3），需达到对应均分要求：Tier 1院校均分70%以上（对应英国2:2），72.5%以上（2:2含55%），或75%以上（2:1）；Tier 2和Tier 3要求依次提高至75%-80%及80%-85%。具体以所申请课程在Course Finder中的要求为准。
语言要求
雅思学术类考试总分6.5，各项（四项）不低于6.0，或提供大学认可的同等资格证明（须为最近两年内取得的成绩）。雅思考试成绩/资格证明必须于2025年6月30日前提交。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
托福iBT：总分90分，各部分最低分数要求如下：听力 - 20分，阅读 - 19分，口语 - 21分，写作 - 20分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 90 | 19 | 20 | 21 | 20 |
PTE学术英语考试：总分69，各单项不低于59分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 69 | 59 | 59 | 59 | 59 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | - | 2026-07-31  0天 | 已截止 |
课程描述
本课程为全日制一年制，包含一个为期两周的导论与情境导向模块，随后在第一学期修读三门20学分（CATS）的核心模块，第二学期修读四门模块（两门20学分，两门10学分）。学生需完成共计120学分的授课模块及一篇60学分的毕业论文，方可获得理学硕士（MSc）学位。完成120学分授课模块者可获研究生文凭（Diploma），完成60学分者可获研究生证书（Certificate）。
核心课程包括：基因表达分析（SCM8051）、基因组学与人类疾病（SCM8095）、科学编程与统计计算（SCM7047）、健康与生物医学信息学及暴露组（SCM8148，10学分）、系统医学：从分子到人群（SCM8152，10学分）、应用基因组学（SCM8108）和生物统计信息学（SCM8109，在线）。研究项目主要在Patrick G Johnston癌症研究中心、Wellcome Wolfson实验医学研究所和公共卫生中心开展。
课程由上述研究机构的专家及工业界与临床合作伙伴授课，强调数据科学、编程（R与Python）、多组学分析、精准医学与电子健康记录等技能。教学方式包括讲座、实践操作与自主学习，评估方式为课程作业、课堂测试与论文，无考试。每周约20小时小班教学，时间安排在上午9点至下午5点之间。
核心课程包括：基因表达分析（SCM8051）、基因组学与人类疾病（SCM8095）、科学编程与统计计算（SCM7047）、健康与生物医学信息学及暴露组（SCM8148，10学分）、系统医学：从分子到人群（SCM8152，10学分）、应用基因组学（SCM8108）和生物统计信息学（SCM8109，在线）。研究项目主要在Patrick G Johnston癌症研究中心、Wellcome Wolfson实验医学研究所和公共卫生中心开展。
课程由上述研究机构的专家及工业界与临床合作伙伴授课，强调数据科学、编程（R与Python）、多组学分析、精准医学与电子健康记录等技能。教学方式包括讲座、实践操作与自主学习，评估方式为课程作业、课堂测试与论文，无考试。每周约20小时小班教学，时间安排在上午9点至下午5点之间。
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