伦敦大学学院健康数据科学新生应该预习哪些课程？

伦敦大学学院的健康数据科学硕士课程涵盖了应用于大型复杂生物医学数据的计算和统计方法，以便通过医学研究改善健康和医疗保健。作为课程的一部分，学生将了解改变医学研究和创造令人兴奋的商业机会的技术。那么，对于即将进入这一领域的学生来说，应该预习哪些课程以便更好地适应大学的学习生活呢？本文将为你提供详细的建议。

伦敦大学学院健康数据科学专业的学生将学习五门必修课程和三门选修课程，并完成一篇学位论文。以下是第一学期需要学习的必修课程，你可以提前进行预习：

一、医学基础统计学（IEHC0046）

本课程旨在介绍生物医学、流行病学和公共卫生研究中常用的基本统计方法，并学习实际使用统计计算机软件工具STATA。具体而言，你将学习如何使用统计方法分析分类和连续结果，包括计算风险比、几率比、卡方、t 检验和方差分析。此外，你还将学习抽样、样本大小和功率计算，以及调查设计和调查分析的基础知识。然后，你将学习如何使用经典分析和回归分析来处理混杂因素和效应修饰因素。

学习目标：

1、描述统计方法在流行病学和公共卫生研究中的作用；

2、通过适当的数据显示、总结和表格有效地展示结果；

3、了解抽样变异问题以及统计方法在量化抽样变异方面的作用；

4、选择适当的统计方法来分析简单的数据集；

5、正确解释卫生文献中报告的统计分析结果；

6、使用 STATA 进行简单的统计分析；

7、解释统计分析结果，并以清晰、简明和合乎逻辑的方式介绍这些结果。

二、健康数据科学原理（CHME0012）

本课程将利用电子健康记录介绍健康数据科学和流行病学的主要原理，并概述应用这些原理的主要研究领域。你将熟悉医疗本体、数据链接、精准医疗和表型电子健康记录研究。此外，你还将了解以数据驱动的方式处理健康数据的方法，如机器学习、医学成像和自然语言处理方法。

学习目标：

1、概述电子病历数据的主要类型，以及如何利用医学本体来记录医疗保健信息；

2、总结创建和评估电子健康记录表型的主要优势和局限性；

3、解释并实践数据可视化的基础；

4、总结医学影像的重要性以及如何将医学影像数据可视化、处理和用于研究；

5、概述和应用自然语言处理健康数据的原则，并解释人工智能在医疗保健中的基础；

6、了解流行病学的基本概念，如疾病频率的测量、关联效应和影响；

7、解释流行病学分析中混杂、效应修饰和偏差的概念；

8、概述如何测量疾病的发病率和流行率；

9、解释观察性研究的主要类型（队列研究、横断面研究、生态研究）。

三、使用 Python 进行健康研究编程（CHME0031）

本课程涵盖了健康数据科学家使用Python分析和科学展示复杂健康数据所需的基本要素。你将学习如何在协作环境中为数据密集型研究构建可靠、可读、高效的分析程序，并学习使用库、编码规范、函数式和面向对象编程、可视化。此外，你还将学习包括版本控制在内的可复制研究的基本技术。

学习目标：

1、了解 python 编程的基本原理和算法，包括主要数据类型和结构的知识；

2、应用条件和循环以及函数来实现代码的可重现性，并使用健康数据科学所必需的关键模块，包括 numpy、pandas、re 和 matplotlib；

3、对复杂的健康相关数据集进行基本统计和数据可视化；

4、了解面向对象编程、版本控制和高性能计算；

5、对解决方案进行批判性评估，能够对可能的解决方案进行正反两方面的论证，并对分析结果进行描述和讨论。

预习这些课程不仅可以帮助新生更好地适应伦敦大学学院的学习生活，还可以为未来的学术和职业发展打下坚实的基础。希望每位即将进入健康数据科学专业的同学，都能通过充分的准备，在未来的学习中取得优异的成绩。

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