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留学美国｜康奈尔大学生物统计与数据科学硕士Biostatistics and Data Science 项目怎么样？BDS 项目介绍/课程设置/申请要求/就业发展前景

发布时间：2025-04-10

康奈尔大学（Cornell University）作为享誉全球的常春藤盟校成员，不仅在传统学科领域保持着顶尖的学术地位，更在生物统计与数据科学这一新兴交叉前沿领域展现出卓越的影响力。康奈尔大学威尔康奈尔医学院（Weill Cornell Medicine, WCM）开设的生物统计与数据科学硕士（MS in Biostatistics and Data Science, BDS）项目正是为了满足当今大健康时代的发展需求而设立的，接下来，将从项目介绍、课程设置、申请要求以及就业发展前景四个方面为大家详细阐述BDS。了解详细情况以及更多申研相关问题也可以扫描下方二维码进行一对一咨询。

一、项目简介

康奈尔大学的生物统计与数据科学硕士项目(MS in Biostatistics and Data Science, BDS)设立于威尔康奈尔医学院(Weill Cornell Medicine, WCM)人口健康科学系。该项目专注于培养学生掌握生物统计学理论知识和前沿数据科学技术，以分析复杂的生物医学及健康数据。

项目特色

学制与学分：全日制学生通常在16个月内完成，需修满36个学分
小班授课：保持较低师生比例，提供个性化学习体验和导师全程指导
实践导向：贯穿整个学习过程的顶点研究项目(Capstone Project)，学生有机会解决真实世界问题
地理优势：位于纽约市曼哈顿上东区，毗邻顶级医疗机构和生物制药产业集群
跨学科联系：与康奈尔大学多个院系和校区建立紧密联系，促进资源共享

官网链接：https://phs.weill.cornell.edu/graduate-education-clinical-training/maste...

二、课程设置

项目课程设计旨在平衡理论基础与实践技能，按学期安排循序渐进。课程结构主要包括核心必修课、多样化选修课和贯穿始终的顶点项目。

核心课程

生物统计学课程：Biostatistics I with R Lab、Biostatistics II - Regression Analysis、Categorical and Censored Data Analysis
研究设计课程：Study Design、Hierarchal Modeling & Longitudinal Data Analysis
数据科学课程：Data Science I (R and Python)、Data Science II – Statistical Learning
顶点项目：Master's Project 系列课程(HCPR 9010, 9020, 9030)

选修课程

学生可根据个人兴趣和职业规划选择多样化的选修课，包括：

Statistical Programming with SAS
Intro to Health Services Research
Data Management (SQL)
Big Data in Medicine
Artificial Intelligence in Medicine
Pharmaceutical Statistics

课程特点

理论与编程并重，使用R、Python、SAS等专业工具
贯穿全程的顶点项目是课程核心，强调解决真实世界问题
提供大数据、人工智能、健康服务研究等多方向选修

三、申请要求

学术背景：本科学位必须来自认可的高等教育机构，理想专业包括统计学、数学、应用数学、物理学、计算机科学或相关工程学科
核心能力：
- 扎实的定量推理能力（通过优秀的数学/统计课程或较高的GRE数量分数证明）
- 计算机编程技能（至少一种编程语言如R、Java、Python或SAS的经验）
- 被录取但无R语言经验的学生需在入学前完成R语言预备课程
加分项：医疗或生物医学领域的课程学习或工作经验