新加坡国立大学生物统计与生物医学数据科学理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

新加坡国立大学生物统计与生物医学数据科学理学硕士（MSc BBDS）将生物统计学、数据科学和人工智能方面的严格培训与生物医学研究和医疗保健相结合。它使学生具备方法和分析技能，以应对临床和生物医学数据谱中的复杂挑战。<br /> 该计划提供生物统计与人工智能以及生物信息学与人工智能两个方向，提供生物医学科学各个领域的专业培训。课程由杜克-新加坡国立大学医学院和新加坡国立大学（NUS）的顶尖教师和数据科学从业者授课，将方法学专业知识与现实世界的生物医学应用相结合。<br /> <br />

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申请要求

拥有受认可大学颁发的荣誉学士学位、四年制学士学位，或同等学历，本科专业为 STEM（科学、技术、工程、数学）相关学科；强烈建议修过多元微积分相关课程

语言要求

雅思

总分要求

托福

总分要求

申请时间

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on hold

国际生

夏令营

提前批次

进行中

on hold

申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。

国际生

本条是指国际生截止日期

课程设置

生物统计学的核心概念

Core Concepts in Biostatistics

健康和生物医学的机器学习

Machine Learning for Health and Biomedicine

应用生物统计学方法

Applied Biostatistical Methods

生物医学数据分析计算

Computing for Biomedical Data Analytics

生物信息学的核心概念

Core Concepts in Bioinformatics

临床和人口健康研究中的研究设计

Study Designs in Clinical and Population Health Research

神经网络与深度学习

Neural Networks and Deep Learning

人工智能

Artificial Intelligence

大数据分析技术

Big‑Data Analytics Technology

云计算

Cloud Computing

硕士论文

Master’s Thesis

应用自然语言处理

Applied Natural Language Processing

多元数据分析

Multivariate Data Analysis

存活分析

Survival Analysis

复杂生物医学数据分析

Analysis of Complex Biomedical Data

生物信息学的核心概念

Core Concepts in Bioinformatics

用于精准医疗的高性能计算

High‑performance computing for precision medicine

应用生物信息学和组学数据分析

Applied Bioinformatics and Omics Data Analysis

临床和人口健康研究中的研究设计

Study Designs in Clinical and Population Health Research

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录取报告

录取指南|该方向对申请者的院校背景有明显偏好，985/211背景的录取者占比超过八成，且其录取率显著高于普通本科。建议985/211背景的学生将GPA 85+、雅思7.0+作为核心目标，并尽早准备科研或项目经历以增强竞争力。对于普通本科背景的申请者，录取率相对较低，需通过高GPA、高雅思成绩以及突出的科研或实习经历来弥补院校背景的不足，但整体风险依然存在。本科专业与申请方向的匹配度至关重要，录取者中超过七成来自生物或生物工程背景。建议本科为生物、生物工程等强相关专业的学生优先选择匹配度高的子项目，其专业背景本身就是优势。对于跨专业申请者，需通过补充生物类核心课程、相关科研项目或实习经历来证明自身的学习能力和专业基础，否则录取难度会显著增加。从历史数据来看，投递时间对录取结果有直接影响，10月是申请量最大且录取率较高的窗口期。建议申请者在9月前完成所有材料准备，包括文书、推荐信和语言成绩，并尽早提交申请。延迟投递，尤其是拖到12月及之后，随着申请量增加和名额减少，录取率可能下降，因此应避免在申请季后期才提交。