역학, 건강 데이터, 생물 통계학 석사-EDSB

이 과정은 "수학"의 "건강 과학 통계"과정을 발전시킨 것입니다. Master 1은 이전 기간 동안 풀링이 이미 필수적인 과정 인 "역학, 건강 데이터, 생물 통계-생명 과학 데이터 분석가"과정에 익숙해집니다.

그 목표는 주로 보건 및 생물학 학사 학위를 취득한 학생들에게 이중 생물 통계 능력을 습득하도록 제공하는 것입니다. 이 이중 기술은 코스 마지막에있는 통합 률 수치에서 알 수 있듯이 특히 취업 시장에서 추구됩니다. 우리 학생들은 관심의 문제를 습득하는 데 필요한 생물학 / 건강 문화와 데이터를 적절하게 분석 할 수있는 능력을 갖추고 있기 때문에 팀의 진정한 자산입니다. 생물학 / 건강 데이터에 대한 이러한 적절한 분석은 데이터가 점점 더 방대 해지고 많아지고 분석 오류가 오류를 유발할 수 있고 (이미 과거에 이어져 왔던) 향후 연구에서 중요한 문제입니다. 전체 연구 부문의 신용을 떨어 뜨리는 재현 가능한 결론. 따라서 오늘날 복잡한 생물학적 질문에 답하기 위해서는 데이터 분석에 대한 진정한 전문 지식이 필수적입니다. 이 목표는 우리 교육의 "DNA"이며 다음 기간 동안 계속됩니다.

성적 변경의 첫 번째 목표는 학생들이 원하는 출신과 일치하는 것입니다. "수학"성적 상황은 오해의 소지가있었습니다. 생물 통계학에서 이중 능력을 제공하기 위해 보건 및 생물학 분야의 학생 만 모집하기 때문입니다. 그러나이 학생들은 자연스럽게 "수학"에서 석사 학위를 추구하지 않습니다. 따라서이 연결은 우리의 가독성을 손상 시켰습니다.

개발 측면에서 이는 대상 청중에 대한 요구에 해당하며, 이는 보건 학생과 PASS (Specific Health Access Path) 및 LAS (Health Access License)의 개혁의 일환으로 구현 된 재지향 학생으로 구성됩니다. 페이스.

우리는 교육 내용을 변경하여 보건 및 생물학 분야의 학생들이 생물 통계학에서 구직 시장에 더 가까운 기술을 습득 할 수 있도록했습니다 : Python 언어 도입, 기계 학습 강의 강화 및 인공 지능. 이러한 개발은 또한 이러한 방법의 건강 응용 프로그램이 점점 더 많아지기 때문에 지정 변경과 일치합니다 (바이오 마커, 개인화 된 의약품에 대한 연구 등).