培养目标
获得关键的背景知识和对医疗保健系统的理解，从个人的治疗到更广泛的人群；
了解在处理健康数据和医疗保健部门时使用的治理结构和框架；
体验处理和操作健康数据的关键技术技能和软件；
了解应用方法的广度和深度以及健康数据的潜在用途；
理解需要为有效的健康数据科学综合的学科的关键概念和区别；
欣赏健康数据科学家的角色以及他们如何融入更广泛的医疗保健领域；
了解以患者为中心的交付和结果的重要性；
培养有效处理健康数据以改善医疗保健服务所需的深入知识、理解和分析技能；
发展对相关知识、理论框架和分析技能的系统和批判性理解，以展示对大量和大规模异构数据所带来的挑战和问题的批判性理解，并将其转化为医疗保健提供、研究和创新的洞察力；
将实际理解和技能应用于医疗保健问题；
在多学科社区工作，并向多元化社区传播有关如何使用健康数据的专业知识；
评估与健康挑战和解决的问题相关的技术和方法的有效性；
通过对特定领域的实践和/或研究进行系统、深入的探索，扩展您的知识、理解和能力，以促进医疗保健知识、研究或实践的进步。
申请截止日期
大多数教学课程和研究项目的申请没有正式的截止日期，但我们建议您尽早申请。
录取要求
拥有公认的优质中国大学的学士学位，最低总体平均成绩为 80% 或最低 GPA 为 3.0（满分 4.0）将被考虑录取教授硕士课程。
申请者必须证明自己精通英语，我们的一些 MBA 课程需要 GMAT 成绩。请参阅个别课程的入学要求以获得进一步的指导。
申请材料
课程列表
| 中文 | 英文名 | 类型 |
|---|---|---|
| 数字生物学原理 | Principles of Digital Biology | |
| 健康信息学概论 | Introduction to Health Informatics | |
| 健康数据科学教程 | Tutorials in Health Data Science | |
| 健康数据的基础数学和统计学 | Fundamental Mathematics & Statistics for Health Data | |
| 健康的统计建模和推理 | Statistical Modelling and Inference for Health |
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