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Temple University Master of Science (MS) in Scienza dei dati sulla salute pubblica

Temple University

Master of Science (MS) in Scienza dei dati sulla salute pubblica

Philadelphia, Stati Uniti d'America

2 Years

Inglese

Tempo pieno

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Aug 2025

USD 1.590 / per credit

Nel campus

Introduzione

Sviluppa le competenze per diventare un data scientist di salute pubblica e migliorare l'assistenza sanitaria e la salute della popolazione con il Public Health Data Science MS presso il Temple's College of Public Health. Questo programma di laurea con 36 crediti è progettato per fornire ai laureati la possibilità di soddisfare la crescente domanda di data scientist che hanno una conoscenza approfondita dei metodi biostatistici e dell'analisi dei dati.

Come studente, imparerai a concettualizzare i problemi di salute e utilizzare strumenti e tecniche all'avanguardia per analizzare, progettare e gestire dati sanitari e relativi alla salute per produrre approfondimenti analitici a valore aggiunto. Imparerai anche come combinare e comunicare efficacemente queste intuizioni per informare il processo decisionale di salute pubblica basato sull'evidenza.

I laureati di questo programma avranno una solida base biostatistica e di programmazione, una padronanza dell'analisi dei dati mirata e saranno preparati ad applicare le proprie abilità come segue.

  • Applicare metodi statistici appropriati per riassumere dati complessi sulla salute pubblica, come stime, intervalli di confidenza e test di ipotesi.
  • Determinare scale di misurazione distinte e riconoscere le implicazioni per la selezione di metodi statistici appropriati.
  • Distinguere i modelli statistici rispetto alla struttura dei dati.
  • Identificare i metodi appropriati per i problemi di raccolta dei dati.
  • Interpretare e presentare i risultati a un pubblico professionale e laico.
  • Riconoscere i concetti di probabilità, distribuzioni di probabilità statistiche comunemente utilizzate e variazione casuale.
  • Rivela i modelli impiegando capacità di programmazione efficienti e fluide in combinazione con l'inferenza statistica e i big data.
  • Comprendere come il design sperimentale influenza l'inferenza statistica e l'incertezza.
  • Utilizza algoritmi di apprendimento automatico appropriati che incorporano l'incertezza.

I laureati del programma saranno anche preparati ad analizzare e utilizzare "grandi dati sanitari" o "progetti di studio complessi" per migliorare i risultati sanitari riducendo i costi e sfruttando più fonti di dati per la sorveglianza delle malattie infettive e altri problemi emergenti.

Designazione STELO

Questo programma è designato STEM e può aiutare gli studenti a qualificarsi per un'estensione STEM OPT (un'estensione di due anni dell'OPT post-completamento per gli studenti che hanno conseguito una laurea STEM negli Stati Uniti).

Ammissioni

Curriculum

Tassa di iscrizione al programma

Sulla scuola

Domande