该健康数据科学理学硕士课程是一个转换型课程，专为来自任何专业背景、希望进入不断发展的健康数据科学领域的毕业生设计。您无需具备数据科学的先修经验——本课程将为您提供成功所需的技術和分析技能。课程重点介绍数据科学如何改变医疗保健，例如利用机器学习实现疾病的早期预测，以及应用人工智能改进医学影像，以实现更快、更准确的诊断。无论您是希望转行还是初次进入这一领域，本课程都将帮助您做好准备，在医疗保健的数字化转型中发挥关键作用。
国家/地区
英国
学校
利物浦大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
12个月
学费
每年32,000英镑
申请要求
该硕士项目接受持有英国大学二等二学位（或同等学历）的申请者，专业背景不限，课程将提供基础统计与计算技能培训。中国学生需拥有受认可的中国大学学士学位，均分一般要求65%至78%（视院校层次而定）。若具备计算机科学、数学等量化背景，建议申请MSc Data Science and Analytics for Health；有意深入科研者可考虑Data Science for Health MRes项目。未达入学要求者可先修读校内国际学院的Pre-Master's课程，完成达标后可 guaranteed 入读硕士课程。
语言要求
雅思6.5，且单项成绩不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
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 | - | 2026-08-21  0天 | 已截止 |
课程描述
该课程分为两个学期授课模块和一个毕业论文阶段。第一学期必修模块包括《健康数据科学导论》（15学分）、《健康研究统计学》（15学分）和《健康研究计算机编程》（15学分），另可选修《利用常规数据进行公共卫生研究》或《定性研究导论》（各15学分）。第二学期提供多个可选模块，如《医疗干预评估》、《预测建模与联合纵向及生存数据分析》、《高维数据结构与学习算法》、《统计遗传学与药物基因组学》、《数据挖掘与可视化》、《机器学习与仿生优化》、《计算智能》和《可操作的医疗数据分析》（均为15学分）。毕业论文（DASC500）为必修，占60学分。
教学方式包括讲座、实践课、辅导课、讨论小组、自主学习和项目作业，并辅以在线资源、教材和科研文献阅读。每15学分模块约需150小时学习时间，其中25–50小时为授课。
评估方式多样，包括书面分析、报告、海报展示、口头汇报、考试和应用型任务。课程基于“利物浦课程框架”，强调研究导向教学、主动学习和真实评估，注重培养学生数字素养、自信心和全球公民意识，并以包容性为核心价值。
（共198字）
教学方式包括讲座、实践课、辅导课、讨论小组、自主学习和项目作业，并辅以在线资源、教材和科研文献阅读。每15学分模块约需150小时学习时间，其中25–50小时为授课。
评估方式多样，包括书面分析、报告、海报展示、口头汇报、考试和应用型任务。课程基于“利物浦课程框架”，强调研究导向教学、主动学习和真实评估，注重培养学生数字素养、自信心和全球公民意识，并以包容性为核心价值。
（共198字）
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