伦敦大学国王学院应用统计建模与健康信息学理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

伦敦大学国王学院应用统计建模与健康信息学理学硕士课程旨在满足日益增长的研究生培训课程的需求，侧重于应对复杂疾病大数据问题的方法学技能，基于强大的统计方法和现实应用。从事卫生研究的私营和公共部门机构对获取、储存、检索和使用信息的需求越来越大，现代医学数据的范围非常广泛，从患者记录、遗传学、其他组学和成像数据，到可穿戴传感器、智能手机社交媒体使用和环境数据对生理反应的实时测量。该课程将向学生提供最先进的统计建模和健康信息学技术来管理和评估这些数据。学生将接受大数据获取、信息检索和分析的关键方法技术培训，使用预测建模和理论驱动的分析方法，并受益于该领域的世界知名专家的教学，成为一个多专业团队的一员，汇集关于国家和国际现代数据困境的不同观点，也将有独特的机会来拓展人脉和发展职业机会。该课程结合了核心统计、机器学习和计算方法的培训，从入门水平开始，包括一系列的选修模块，涵盖了统计建模和健康信息学方面的更专业的知识。

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GPA要求

该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求，伦敦大学国王学院会根据“211院校”、“双一流院校”等设置院校名单，对内地院校划分等级，以此来设置不同的申请要求。

申请要求

具有2:1本科（荣誉）学士学位，需要计算机科学、数学、统计学、物理学、自然科学、电子工程、心理学或地理信息系统背景 学校可能会接受其他学位或专业资格，例如英国皇家统计学会的研究生文凭

语言要求

类型	总分	小分要求确认
雅思	7	L:6.5 \| R:6.5 \| W:6.5 \| S:6.5
托福	100	L:23 \| R:23 \| W:25 \| S:23
PTE	69	L:62 \| R:62 \| W:62 \| S:62

申请时间

2025Fall

开放时间

截止时间

2024-10-16

2025-03-09 Round 1

2025-07-25 Round 2

课程设置

统计程序设计概论

Introduction to Statistical Modelling

统计编程概论

Introduction to Statistical Programming

健康信息学概论

Introduction to Health Informatics

多层次和纵向建模

Multilevel and Longitudinal Modelling

预测建模

Prediction Modelling

因果模型和评估

Causal Modelling and Evaluation

用于健康和生物信息学的机器学习

Machine Learning for Health and Bioinformatics

临床试验:一种实用的方法

Clinical trials: A practical approach

自然语言处理

Natural Language Processing (NLP)

当代心理测验学

Contemporary Psychometrics

结构方程建模

Structural Equation Modelling (SEM)

计算神经科学导论

Introduction to Computational Neuroscience

健康分析中的人工智能

Artificial Intelligence in Health Analytics

研究项目

ASMHI Research Project

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顾问解析

该项目由Department of Biostatistics & Health Informatics开设。招生特点：要求计算机科学、数学、统计学、物理、自然科学、电子工程、心理学或地理信息系统专业背景。对211/985/双一流的双非最低要求80分，对其余双非最低要求85分；均分不够要求的申请人如果有重要的相关工作经验或者有相关的硕士学位，也会被学校考虑。案例：本科双非信管86+，一篇非常相关的论文、本科末流211统计学89+、本科双非一本统计学86.6雅7.5（6.5）无g一段大厂实习

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成功案例

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