伍斯特理工学院生物信息学与计算生物学理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

<p>伍斯特理工学院生物信息学与计算生物学理学硕士项目强调跨学科训练，聚焦生物学、计算机科学与数学的协同应用，帮助学生掌握人工智能、机器学习、下一代测序、生物信息学、系统生物学、高性能计算、大数据挖掘与可视化等前沿方法。项目通过这些方法训练学生运用多学科手段理解遗传性和传染性疾病、应对生态灾害、开发新药和计算诊断工具，并探索新的生物现象。</p><p>项目还通过湿实验室、可视化实验室、知识发现与数据挖掘实验室、数据库系统实验室及计算集群等资源，支持学生将理论与实践结合，在真实生物与生物医学问题中开展分析与研究。</p>

展开全部

语言要求

托福

总分要求

小分要求

无要求

雅思

总分要求

小分要求

无要求

GMAT

总分要求

无要求

小分要求

无要求

GRE

总分要求

无要求

小分要求

无要求

课程设置

硕士论文

MS Thesis

生物信息学

Bioinformatics

生物可视化

Biovisualization

生物与生物医学数据库挖掘

Biological and Biomedical Database Mining

遗传学与生物信息学统计方法

Statistical Methods in Genetics and Bioinformatics

定量细胞生物学期刊俱乐部

Journal Club in Quantitative Cell Biology

生物信息学与计算生物学专题

Special Topics in Bioinformatics and Computational Biology

细胞分子生物学

Molecular Biology of the Cell

合成生物学

Synthetic Biology

癌症生物学

Cancer Biology

科学写作与研究计划开发

Scientific Writing and Proposal Development

生命科学中的实验设计与统计

Experimental Design and Statistics in the Life Sciences

期刊俱乐部：科学文献批判性分析

Journal Club: Critical Analysis of Scientific Literature

模型系统：实验方法与应用

Model Systems: Experimental Approaches and Applications

细胞周期调控

Cell Cycle Regulation

专题

Special Topics

高级遗传学与细胞生物学

Advanced Genetics and Cellular Biology

药物化学

Medicinal Chemistry

基因表达调控

Regulation of Gene Expression

膜生物物理学

Membrane Biophysics

脑部药物

Drugs in the Brain

植物天然产物

Plant Natural Products

分子建模

Molecular Modeling

高级专题

Advanced Topics

计算机科学应用导论（含数据结构与算法）

Introduction to Applications of Computer Science with Data Structures and Algorithms

算法导论：设计与分析

Introduction to Algorithms: Design and Analysis

计算与系统分析

Analysis of Computations and Systems

软件系统设计

Design of Software Systems

数值方法

Numerical Methods

人工智能导论

Introduction to Artificial Intelligence

机器学习

Machine Learning

深度学习

Deep Learning

数据库管理系统

Database Management Systems

信息检索

Information Retrieval

知识发现与数据挖掘

Knowledge Discovery and Data Mining

数据库系统高级专题

Advanced Topics in Database Systems

数据可视化

Data Visualization

算法：设计与分析

Algorithms: Design and Analysis

大数据管理

Big Data Management

大数据分析

Big Data Analytics

基础实分析

Basic Real Analysis

工程数学

Engineering Mathematics

数学建模

Mathematical Modeling

工程师与科学家的应用统计学

Applied Statistics for Engineers and Scientists

机器学习统计方法导论

Introductory Statistical Methods for Machine Learning

测度论概率论

Measure Theoretic Probability Theory

随机过程

Stochastic Processes

概率与数理统计I

Probability and Mathematical Statistics I

概率与数理统计II

Probability and Mathematical Statistics II

回归分析

Regression Analysis

机器学习统计方法

Statistical Methods for Machine Learning

试验设计与分析

Design and Analysis of Experiments

观察性与抽样研究的设计与分析

Design and Analysis of Observational and Sampling Studies

生存数据分析

Analysis of Lifetime Data

时间序列分析

Time Series Analysis

非参数与稳健统计方法

Distribution-Free and Robust Statistical Methods

应用多元分析

Applied Multivariate Analysis

应用贝叶斯统计

Applied Bayesian Statistics

研究生实习

Graduate Internship

负责任的研究行为

Responsible Conduct Of Research

科学研究诚信

Research Integrity in the Sciences

人工智能：技术、伦理与政策探索

Artificial Intelligence: Exploring Technology, Ethics and Policy

负责任的人工智能

Responsible Artificial Intelligence

硕士实习

MS Internship

展开全部

在线咨询

电话咨询