生物医学数据科学深度研习计划
在医疗健康领域数字化转型背景下，本课程构建了完整的生物统计知识体系。通过空气污染健康评估、流行病预测等真实案例，学员将系统掌握数据清洗、统计建模到结果解读的全流程方法论。
| 教学阶段 | 技术要点 | 实战产出 |
|---|---|---|
| 基础理论构建 | 统计软件操作基础 数据可视化原理 | 公共卫生数据集清洗报告 |
| 进阶分析技术 | 多元回归分析 时间序列建模 | 疾病传播预测模型 |
| 学术成果转化 | 科研论文撰写规范 学术会议汇报技巧 | 可发表的研究论文 |
核心教学模块解析
模块一：数据科学的发展与应用
梳理生物统计学的演进脉络，重点解析机器学习算法在基因组学、药物研发等前沿领域的创新应用。通过FDA药品审批案例，理解统计显著性在医疗决策中的关键作用。
模块二：数据探索方法论
针对医疗数据特性，传授缺失值处理、异常值检测的专项技术。通过R语言实操演示，掌握散点图矩阵、箱线图等可视化工具的使用场景与解读技巧。
多维教学支持体系
- 主导师深度讲解：10课时系统梳理知识框架
- 个性化答疑指导：6次专项问题诊断与解决
- 小组项目实践：12课时团队协作完成课题研究
- 双语助教支持：全程辅助确保学习进度
学术能力提升路径
通过完整的科研训练周期，学员不仅能够熟练操作SPSS、R等专业工具，更能培养批判性思维能力和学术表达能力。往期学员研究成果涉及医疗资源优化配置、慢性病风险预测等热点方向，部分成果已发表于SCI收录期刊。
