1.     项目简介

项目名称：Master of Health Data Science

课程设置：健康数据科学是一个至关重要且快速发展的领域，该项目由盖塞尔医学院与工程学院联合打造，融合了生物统计学、编程以及机器学习等先进的计算和分类算法，以应对生物医学、生物行为学、公共卫生和临床护理领域的复杂挑战。旨在培养学生成为生物医学数据科学家，引领生物医学、生物行为、公共卫生和临床护理领域复杂挑战的创新解决方案。

学制：12-15个月

是否STEM：是

2.核心优势：藤校资源+医疗数据跨学 

✅ 常春藤资源+跨学院合作 

共享医学院（全美Top医学研究）与工程学院资源，教授团队包括临床专家+数据科学家。 

课程融合生物统计、计算机科学、临床医学，直击医疗行业痛点！ 

✅ 医疗数据科学天花板课程

硬核技术课：深度学习、自然语言处理（NLP）、医疗数据可视化

行业应用课：电子病历分析、药物研发建模、医保风控算法 

Capstone项目：联合梅奥诊所、MITRE等机构解决真实医疗问题！

✅  超高就业竞争力

专属医疗科技招聘会，合作企业：强生、赛诺菲、IBM Watson Health

毕业生去向：达特茅斯健康数据科学硕士毕业生在生物技术、制药、医疗保健、公共卫生和政府领域工作。常见职位包括：

数据科学家

生物统计学家

健康信息学专家

机器学习工程师

临床数据经理

公共卫生分析师

3.申请要求 

本科背景：课程不设特定本科学位要求，文理科都能申请。虽然不作强制要求，但本课程建议学生熟悉计算机编程和统计学。

专业背景：虽然无需具备健康数据科学经验，建议修读微积分、计算机编程和 统计学课程。

工作经验：不需要之前的工作经验；但是鼓励有工作经验、社区服务或志愿者经验。

注意：需要在 SOPHAS 系统（公共卫生和健康科学研究生课程集中申请服务）中提交申请。

最低分数要求：

托福100分或雅思7分

计算机考试：250分

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