Master of Epidemiology, Health Data, Biostatistics - EDSB

Tento kurz je vývojem kurzu „Statistika pro zdravotnické vědy“ v oboru „Matematika“. Master 1 se seznámí s kurzem „epidemiologie, zdravotní data, biostatistika - datový analytik pro vědy o živé přírodě“, s nímž bylo sdružování nezbytné již v předchozím období.

Jeho cílem zůstává poskytnout studentům zejména bakalářských titulů v oboru zdravotnictví a biologie k získání duální biostatistické kompetence. Tato dvojí dovednost je na trhu práce obzvláště vyhledávaná, jak ukazují údaje o míře integrace na konci kurzu. Naši studenti jsou skutečným přínosem v týmu, protože mají potřebnou kulturu v biologii / zdraví, aby zvládli problém zájmu a schopnost adekvátně analyzovat data. Tato adekvátní analýza dat v biologii / zdraví je významným problémem pro výzkum v nadcházejících letech, protože data jsou stále objemnější a četnější a chyby v jejich analýze mohou vést (a již v minulosti vedly) k chybným nebo nesprávným reprodukovatelné závěry diskreditující celý výzkumný sektor. Skutečné odborné znalosti v oblasti analýzy dat jsou proto dnes nezbytné pro zodpovězení složitých biologických otázek. Tento cíl je „DNA“ našeho tréninku a pokračuje v dalším období.

Prvním cílem změny ročníku je být v souladu s požadovaným původem našich studentů: situace v matematické třídě byla zavádějící, protože přijmeme pouze studenty ze zdravotnických a biologických oborů, abychom jim nabídli dvojí kompetenci v biostatistice. Tito studenti však přirozeně neusilují o magisterský titul z matematiky. Toto spojení proto narušilo naši čitelnost.

Z hlediska vývoje odpovídá potřebě týkající se cílové skupiny, kterou budou tvořit studenti zdravotnictví a studenti přeorientování ze specifické cesty přístupu ke zdraví (PASS) a licence pro přístup ke zdraví (LAS) implementované jako součást reformy PACES.

Změnili jsme obsah školení, abychom umožnili studentům ve zdravotnictví a biologii získat dovednosti, které jsou stále blíže trhu práce v biostatistice: zavedení jazyka Python, posílení hodin strojového učení a umělá inteligence. Tento vývoj je rovněž v souladu se změnou označení, protože aplikace těchto metod na zdraví jsou stále početnější (výzkum biomarkerů, personalizovaná medicína atd.).