Développez les compétences nécessaires pour devenir un scientifique des données de santé publique et améliorer les soins de santé et la santé de la population avec la maîtrise en sciences des données de santé publique du Temple's College of Public Health. Ce programme d'études supérieures de 36 crédits est conçu pour équiper les diplômés pour répondre à la demande croissante de scientifiques des données qui ont une compréhension approfondie des méthodes biostatistiques et de l'analyse des données.
En tant qu'étudiant, vous apprendrez à conceptualiser les problèmes de santé et à utiliser des outils et des techniques de pointe pour analyser, concevoir et gérer des données sur la santé et liées à la santé afin de produire des informations analytiques à valeur ajoutée. Vous apprendrez également comment combiner et communiquer efficacement ces informations pour éclairer la prise de décision en santé publique fondée sur des données probantes.
Les diplômés de ce programme auront une base solide en biostatistique et en programmation, une maîtrise de l'analyse de données ciblées et seront prêts à appliquer leurs compétences comme suit.
Appliquer des méthodes statistiques appropriées pour résumer des données de santé publique complexes, telles que des estimations, des intervalles de confiance et des tests d'hypothèses.
Déterminer des échelles de mesure distinctes et reconnaître les implications pour la sélection de méthodes statistiques appropriées.
Distinguer les modèles statistiques par rapport à la structure des données.
Identifier les méthodes appropriées pour les problèmes de collecte de données.
Interpréter et présenter les résultats à des publics professionnels et non professionnels.
Reconnaître les concepts de probabilité, les distributions de probabilité statistiques couramment utilisées et la variation aléatoire.
Révélez des modèles en employant des compétences de programmation efficaces et fluides en conjonction avec l'inférence statistique et le Big Data.
Comprendre comment la conception expérimentale influence l'inférence statistique et l'incertitude.
Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique appropriés qui intègrent l'incertitude.
Les diplômés du programme seront également préparés à analyser et à utiliser des «données volumineuses sur la santé» ou des «conceptions d'études complexes» pour améliorer les résultats en matière de santé tout en réduisant les coûts et en tirant parti de plusieurs sources de données pour la surveillance des maladies infectieuses et d'autres problèmes émergents.
Désignation STEM
Ce programme est désigné STEM et peut aider les étudiants à se qualifier pour une extension STEM OPT (une extension de deux ans de l'OPT post-achèvement pour les étudiants qui ont obtenu un diplôme STEM aux États-Unis).
