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Temple University Mestre em Ciências (MS) em Ciência de Dados de Saúde Pública
Temple University

Mestre em Ciências (MS) em Ciência de Dados de Saúde Pública

Philadelphia, Estados Unidos da América

2 Years

Inglês

Tempo total

02 Mar 2025

Aug 2025

USD 1.590 / per credit

No campus

Introdução

Desenvolva as habilidades para se tornar um cientista de dados de saúde pública e melhore a saúde e a saúde da população com o MS Public Health Data Science na Temple's College of Public Health. Este programa de pós-graduação de 36 créditos foi projetado para equipar os graduados para atender à crescente demanda por cientistas de dados que tenham uma compreensão profunda de métodos bioestatísticos e análise de dados.

Como aluno, você aprenderá a conceituar problemas de saúde e usar ferramentas e técnicas de última geração para analisar, projetar e gerenciar dados de saúde e relacionados à saúde para produzir insights analíticos de valor agregado. Você também aprenderá a combinar e comunicar efetivamente esses insights para informar a tomada de decisões de saúde pública baseada em evidências.

Os graduados deste programa terão uma forte base bioestatística e de programação, um domínio da análise de dados direcionada e estarão preparados para aplicar suas habilidades da seguinte maneira.

  • Aplique métodos estatísticos apropriados para resumir dados complexos de saúde pública, como estimativas, intervalos de confiança e testes de hipóteses.
  • Determinar escalas de medição distintas e reconhecer as implicações para a seleção de métodos estatísticos apropriados.
  • Distinguir modelos estatísticos em relação à estrutura de dados.
  • Identificar métodos apropriados para questões de coleta de dados.
  • Interpretar e apresentar resultados para o público profissional e leigo.
  • Reconhecer os conceitos de probabilidade, distribuições estatísticas de probabilidade comumente usadas e variação aleatória.
  • Revele padrões empregando habilidades de programação eficientes e fluentes em conjunto com inferência estatística e big data.
  • Compreender como o desenho experimental influencia a inferência estatística e a incerteza.
  • Utilize algoritmos de aprendizado de máquina apropriados que incorporem incerteza.

Os graduados do programa também estarão preparados para analisar e utilizar “grandes dados de saúde” ou “desenhos de estudos complexos” para melhorar os resultados de saúde, reduzindo custos e aproveitando várias fontes de dados para vigilância de doenças infecciosas e outras questões emergentes.

Designação STEM

Este programa é designado para STEM e pode ajudar os alunos a se qualificarem para uma extensão STEM OPT (uma extensão de dois anos de OPT pós-conclusão para alunos que obtiveram um diploma STEM nos EUA).

Admissões

Currículo

Taxa de matrícula do programa

English Language Requirements

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Sobre a Escola

Perguntas