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健康数据分析硕士
Master of Health Data Analytics
简介
课程
案例
项目简介
专业方向
数据科学
入学时间
2月
项目时长
2年
项目学费
55900澳元/年
培养目标
<p>一名熟练的健康数据分析师需要的不仅仅是一套强大的计算工具——他们必须对健康系统、健康数据源、人体系统和流行病学原理有广泛的了解，并结合数学、编程、生物统计理论和建模、数据可视化和机器学习等核心数据分析技能。莫纳什大学健康数据分析硕士项目旨在满足数据分析师解决现实世界健康问题的高需求，例如量化新治疗方法的有效性，实施患者结果和途径的复杂建模，以及开发诊断成像分类算法。本课程将使学生能够发展这些技能，并使其能够在健康数据项目的整个过程中做出贡献，从健康问题的概念化，到确定解决方案的途径，实施尖端的分析解决方案，以及将结果传达给利益相关者。拥有这些技能的毕业生在世界各地的学术界、政府和工业界都有越来越高的需求。</p>
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申请要求
具有澳大利亚学士学位（或同等学历），加权平均分数（WAM）至少达到60%
语言要求
雅思
托福
PTE
申请时间
2026Spring
开放时间
截止时间
-
2025-12-01
Round 1
课程设置
生物统计学数学基础
Mathematical Foundations for Biostatistics
生物统计学回归模型 I
Regression Modelling for Biostatistics I
健康数据分析概论
Introduction to Health Data Analytics
使用Python进行健康数据分析的编程原理
Programming Principles for Health Data Analytics Using Python
数据分析概论
Introduction to Data Analysis
数据整理
Data wrangling
Python编程概论
Introduction to Python Programming
流行病学入门
Introductory Epidemiology
统计推断原理
Principles of Statistical Inference
统计数据建模
Statistical Data Modelling
人类健康与疾病过程
Human Health and Disease Processes
机器学习概论
Introduction to Machine Learning
专业实践发展
Professional Practice Development
健康数据分析项目
Health Data Analytics Project
应用健康数据分析小组案例研究
Applied Health Data Analytics Group Case Study
生物统计学回归模型 II
Regression Modelling for Biostatistics II
生物信息学概论
Introduction to Bioinformatics
纵向与相关数据分析
Longitudinal and Correlated Data Analysis
贝叶斯统计方法
Bayesian Statistical Methods
因果推断
Causal Inference
深入数据探索
Diving Deeply into Data Exploration
用数据通信
Communicating with Data
统计机器学习
Statistical Machine Learning
数据探索与可视化
Data Exploration and Visualisation
人工智能基础
Fundamentals of Artificial Intelligence
机器学习
Machine Learning
半结构化数据的数据分析
Data Analysis for Semi-Structured Data
深度学习
Deep Learning
自然语言处理
Natural Language Processing
高级R编程
Advanced R programming
协作和可复制的实践
Collaborative and Reproducible Practices
应用预测
Applied Forecasting
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