曼彻斯特大学数据科学硕士专业，曼彻斯特大学waitinglist录取率
本临床数据科学课程旨在帮助医疗和社会护理领域的医疗专家(从知识和图书馆专家到护士、AHP、医疗科学家和医生)将数据科学应用于实践。
本课程与NHS的价值观一致，旨在通过更好的合作提高将数据转化为患者利益的能力。
本课程支持卫生和社会护理劳动力整体数据科学、统计和机器学习能力的发展，获得临床数据科学研究生资格。
你在实践中发展你的数据科学技能，推动数字化变革。
这个课程不会训练你成为数据科学家。
你将你的临床、健康和社会护理知识和经验与计算机科学方法、数学、统计和机器学习技能相结合，利用你的数据，为你的临床工作增加价值。
一.教育特点
1 .灵活学习
本课程通过在线教材和在线课程，可以尽可能灵活地学习其他措施。
您还可以从可选的网络和团队工作和活动中获益，以保持动力并构建实践社区。
如果可能的话，我们致力于使用混合方法提供这些活动，并提供会议记录。
2 .数据科学工具
使用学习环境和数据平台提供使用和学习工具，包括交互式数字笔记本。
3 .专家教育
与在医疗、数据科学和数据工程领域具有临床和行业经验的专家一起学习。
4 .共同创造
本课程与包括最终用户和患者在内的其他利益相关者共同设计，确保其对卫生和社会护理领域的专业人员具有真正的价值。
我们与健康教育和护理领域的主要组织合作，包括英格兰健康教育国家卫生保健科学学院和克里斯蒂NHS基金会的信托。
二.课程设置
1 .数据工程
本模块介绍数据争论，介绍结构化和非结构化数据格式、数据在各种常见数据库系统中的建模方式以及数据/网络安全意识。
2 .数学、统计和机器学习
你涵盖数据分析方法，包括统计学习(统计和机器学习方法)，由支持这些方法数学原理的知识和理解支持。
3 .数据可视化和通信
本模块侧重于可视化的理论和通过可视化探索和交流数据的方法。 这些可视化可以针对不同的参与者进行定制，而不会无意中误解或混淆预期的收件人。
4 .人为因素和数字化变革
获得在临床、健康和社会护理环境中获取、呈现用户需求、实施和评估系统的流程概述。
三.申请要求
要求荣誉学位(最低2:1 )或相关工作经验。
具有丰富相关专业经验或学术资格在2:1以下学位的申请人，可以个人基础上考虑课程非标准申请，由项目主任酌情决定是否录用。
雅思：(学术)总分至少6.5分，文章6.0分。
