หลักสูตรปริญญาโท สาขาวิชาสถิติชีวภาพประยุกต์
Gothenburg, สวีเดน
ระยะเวลา
2 Years
ภาษา
ภาษาอังกฤษ
ก้าว
เต็มเวลา
ปิดรับสมัคร
15 Jan 2025
วันที่เริ่มต้นเร็วที่สุด
Sep 2025
ค่าเทอม
SEK 318,000 *
รูปแบบการศึกษา
ในมหาวิทยาลัย
* ไม่มีการเรียกเก็บค่าธรรมเนียมสำหรับพลเมืองสหภาพยุโรปและ EEA
บทนำ
คุณชอบตัวเลขและมีสายตาที่เฉียบแหลมในการวิเคราะห์หรือไม่? คุณหลงใหลในการทำความเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนและใช้ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับคำถามสำคัญด้านสุขภาพ การแพทย์ และวิทยาศาสตร์ชีวภาพหรือไม่? ถ้าใช่ คุณควรสมัครเรียนหลักสูตรปริญญาโทสาขาสถิติชีวภาพประยุกต์ หลักสูตรของเรามอบความรู้ที่จำเป็นในการทำงานทั้งในประเทศและต่างประเทศให้กับคุณ เราเปิดสอนหลักสูตรการศึกษาระดับนานาชาติ ซึ่งคุณจะได้พบปะกับนักศึกษาจากทั่วทุกมุมโลกที่มีภูมิหลังทางวิชาการที่แตกต่าง
สังคมในปัจจุบันกำลังเข้าสู่ยุคดิจิทัลมากขึ้นเรื่อยๆ และมีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ต้องมีการวิเคราะห์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ เราควรตีความและทำความเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนทั้งหมดนี้อย่างไร เราจะใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ยา การรักษา และอุปกรณ์ทางการแพทย์ได้อย่างไร นี่คือความท้าทายบางประการที่เราต้องเผชิญในปัจจุบัน นักสถิติชีวภาพมีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้ ด้วยความเชี่ยวชาญในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขามีส่วนสนับสนุนในการพัฒนางานวิจัยและสร้างประโยชน์ต่อสังคม ปัจจุบันมีความต้องการนักสถิติชีวภาพอย่างมาก
หลักสูตรนี้ให้ความรู้เกี่ยวกับทฤษฎีและโมเดลหลักๆ ในสถิติ คุณจะเรียนเป็นเวลา 2 ปี ภาษาที่ใช้ในการเรียนการสอนคือภาษาอังกฤษ เป้าหมายคือการมอบประสบการณ์จริงและเครื่องมือที่จำเป็นในการทำงานอย่างอิสระในฐานะนักสถิติชีวภาพ คุณจะได้เรียนรู้การจัดการทุกขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ ซึ่งรวมถึงการออกแบบและวิเคราะห์การศึกษาประเภทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยทางการแพทย์พื้นฐาน การวิจัยทางคลินิก และการศึกษาประชากร
เรามอบความรู้เกี่ยวกับวิธีการและโมเดลทางสถิติขั้นพื้นฐานและขั้นสูงแก่คุณ วิธีใช้ การตีความผลลัพธ์ และข้อสรุปที่สามารถหรือไม่สามารถสรุปได้ นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้การเขียนโปรแกรมใน R ซึ่งเป็นเครื่องมือที่สำคัญและใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ นอกจากนี้ คุณจะได้รับความรู้เกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร และวิธีใช้สิ่งเหล่านี้เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างเวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น