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  • 生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士
    MSc in Biomedical Data Science
    所屬學(xué)院:生物科學(xué)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:中
    12 QS 2023

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    8月 1年 61149 SGD/年

    申請(qǐng)時(shí)間

    2024Fall
  • 2023-11-01 開(kāi)放時(shí)間
  • 2024-01-31 Round1
    2024Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間:2023-11-01 結(jié)束時(shí)間:2024-01-31 申請(qǐng)已結(jié)束
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語(yǔ)言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6 /
    托福 85 /

    培養(yǎng)目標(biāo)

    南洋理工大學(xué)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士提供針對(duì)生物醫(yī)學(xué)特定應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)。該計(jì)劃為全日制課程,學(xué)習(xí)期限為一年(最多兩年);參加非全日制學(xué)習(xí)的學(xué)生可以在兩年內(nèi)(最多四年內(nèi))完成此計(jì)劃。該課程由當(dāng)前從業(yè)人員開(kāi)發(fā),并由制藥,醫(yī)療保健和技術(shù)行業(yè)的專家提供。與其他研究生課程不同,該課程著重于提升學(xué)生的動(dòng)手能力和教授學(xué)生實(shí)用技能。畢業(yè)后,學(xué)生將能夠形成對(duì)應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的深刻理解;具有開(kāi)發(fā)和編程數(shù)據(jù)科學(xué)和AI技術(shù)的能力;并將這些技能應(yīng)用于有意義的實(shí)際問(wèn)題當(dāng)中。該專業(yè)包含以下三個(gè)具體方向:1.Bioinformatics生物信息學(xué)在該方向中,學(xué)生將了解基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)等高通量應(yīng)用領(lǐng)域的生物信息算法;能夠開(kāi)發(fā)處理原始數(shù)據(jù),并將信息轉(zhuǎn)化為自身的見(jiàn)解。2.Biotechnology生物技術(shù)生物技術(shù)方向側(cè)重于數(shù)據(jù)生成和基于系統(tǒng)的建模平臺(tái)的重點(diǎn)開(kāi)發(fā)和增強(qiáng)。在這里,學(xué)生將專注于系統(tǒng)和合成生物學(xué)。這項(xiàng)技術(shù)將幫助你開(kāi)發(fā)新的生物系統(tǒng),獲得新的見(jiàn)解。3.ArtificialIntelligence人工智能人工智能課程的重點(diǎn)是將機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)和醫(yī)療保健領(lǐng)域。學(xué)生將熟悉各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,并學(xué)會(huì)如何適當(dāng)?shù)貙?duì)這些算法進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試和驗(yàn)證,為將來(lái)成為一名數(shù)據(jù)建模師而做好準(zhǔn)備。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 生物醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)機(jī)械教學(xué) Essential Machine Learning for Biomedical Science
    2 生物醫(yī)學(xué)科學(xué)基本程序設(shè)計(jì) Essential Programming for Biomedical Science
    3 生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) Techniques in Biomedical Data Mining
    4 圖形和可視化故事講述 Story-telling with Graphics and Visualizations
    5 生物醫(yī)學(xué)的深度學(xué)習(xí) Deep Learning for Biomedical Science
    6 基礎(chǔ)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)和生物數(shù)學(xué) Essential Bio-statistics and Bio-mathematics
    7 先進(jìn)的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)的計(jì)算思維 Advanced Computational Thinking for Biomedical Data Science
    8 合成與系統(tǒng)生物學(xué) Synthetic and Systems Biology
    9 生物大數(shù)據(jù) Biological Big Data
    10 生物序列分析 Biological Sequence Analysis

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