Magister epidemiologii, danych zdrowotnych, biostatystyki - EDSB

Ten kurs jest ewolucją kursu „Statystyka nauk o zdrowiu” na kierunku „Matematyka”. Mistrz 1 zapoznaje się z kursem „epidemiologia, dane zdrowotne, biostatystyka - analityk danych dla nauk przyrodniczych”, z którego łączenie było niezbędne już w poprzednim okresie.

Jego celem pozostaje zapewnienie studentom studiów licencjackich, głównie w dziedzinie zdrowia i biologii, podwójnych kompetencji w zakresie biostatystyki. Ta podwójna umiejętność jest szczególnie poszukiwana na rynku pracy, o czym świadczą dane dotyczące wskaźnika integracji na koniec kursu. Nasi studenci są prawdziwymi zasobami w zespole, ponieważ posiadają niezbędną kulturę w biologii / zdrowiu, aby opanować interesującą ich kwestię i kompetencje do odpowiedniej analizy danych. Ta odpowiednia analiza danych z zakresu biologii / zdrowia jest istotnym problemem dla badań w nadchodzących latach, ponieważ dane są coraz bardziej obszerne i liczne, a błędy w ich analizie mogą prowadzić (i prowadziły już w przeszłości) do błędnych lub powtarzalne wnioski dyskredytujące cały sektor badawczy. Dlatego prawdziwa wiedza specjalistyczna w zakresie analizy danych jest dziś niezbędna, aby odpowiedzieć na złożone pytania biologiczne. Ten cel jest „DNA” naszego treningu i będzie kontynuowany przez następny okres.

Pierwszym celem zmiany oceny jest zachowanie zgodności z pożądanym pochodzeniem naszych uczniów: sytuacja ocen z matematyki była myląca, ponieważ będziemy rekrutować tylko studentów kierunków zdrowotnych i biologicznych, aby zaoferować im podwójne kompetencje w zakresie biostatystyki. Jednak ci uczniowie nie szukają w sposób naturalny tytułu magistra z matematyki. Dlatego to połączenie zagroziło naszej czytelności.

W zakresie rozwoju odpowiada potrzebom dotyczącym grupy docelowej, którą będą stanowić studenci zdrowia i studenci reorientacji ze Specyficznej Ścieżki Dostępu do Zdrowia (PASS) oraz Licencji Dostępu do Zdrowia (LAS) wdrożonej w ramach reformy PACES.

Zmieniliśmy treść szkolenia, aby umożliwić studentom zdrowia i biologii zdobycie umiejętności, które są coraz bliższe rynkowi pracy w biostatystyce: wprowadzenie języka Python, wzmocnienie lekcji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Rozwój ten jest również zgodny ze zmianą oznaczeń, ponieważ ich zastosowania zdrowotne są coraz liczniejsze (badania biomarkerów, medycyna spersonalizowana itp.).