美国加州大学洛杉矶分校生物医学数据科学硕士（下）

当今社会在生物医学界有不少令人瞩目的技术进步，例如只需花几百美元就能获得整个基因组的基因组测序仪，以及可以从复杂数据集提取有用模式的深度神经网络。数据科学将推动生物医学的改革。加州洛杉矶大学就为有这样理想的学生提供相应的教育机会。本期小编继续带大家看看加州大学洛杉矶分校的生物医学数据科学理学硕士项目的课程简介。

课程简介

机器学习在生物医学中的应用

介绍生物医学数据的机器学习分析，重点包括将跨学科问题公式化为计算问题，然后使用机器学习技术解决这些问题；遗传学中的计算跨学科研究；机器学习基础及其在遗传学和健康记录中的应用。

医学中机器学习的最新研究

机器学习应用于医学的最新研究综述。本课程将涵盖利用数据科学方法分析大量医疗数据的最新论文。主题包括医学成像数据的分析，电子健康记录和波形。学生将学习如何阅读最新研究论文并在课程中介绍自己的阅读成果。

基因组学和生物医学中的应用数据科学

介绍生物信息学、基因组学、计算遗传学、电子健康记录、医学图像和其他生物医学数据分析的计算方法。主题包括新兴方法及其在基因组学、表观基因组学、群体遗传学、医疗系统健康记录分析、医学成像和基因组技术中的应用。计算技术包括统计学和计算机科学。

生物医学中的数据科学算法

本课程教授学生开发和应用生物医学问题的算法方法，重点是将跨学科问题公式化为计算问题，然后使用算法技术解决这些问题。算法的设计、分析、优化和实现是课程强调的主题，包括基因组学中的字符串算法和应用于医疗数据的可扩展机器学习算法。

顶点计划

顶点计划将提供关于研究沟通的教学结构培训。在课程中，学生将定期报告他们的项目进展，并从教师和其他学生那里获得反馈，最终在期末完成一篇论文，并公开展示他们的项目。学生也可以注册生物医学数据科学监督项目(DSB 220)，该项目将提供一个结构化的环境，以个人或作为学生团队的一部分完成一个顶点项目，每个学生负责一个不同的组成部分。

下面我就简单介绍一些和生物医学和数据科学相关的硕士项目的美国大学的信息，

哥伦比亚大学

MS in Biostatistics—Theory and Methods

佛罗里达大学

MS in Biostatostics

纽约大学

MS in Biostatistics

撰稿人：Amy国王

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