探索美国生物统计领域的殿堂——十大名校之旅

在遥远的星辰大海，隐藏着一片名校之地——美国的生物统计领域。这里，有着如同神话般辉煌的十所学府，等待着那些心怀梦想、勇敢追求者们踏上留学之旅。那么，你准备好跨越洋界，去探索这片知识宝藏了吗？

哈佛大学

哈佛大学位于Harvard Medical Campus，是哈佛公共卫生学院于1922年成立的一部分。在这里，大约有70位学生、60位教授和55位研究人员共同构建一个学习生态。提供的学位包括Doctor of Philosophy Degree和Master of Science Degree。哈佛的生物统计系主要研究计算生物学(computational biology)和生物信息学。

约翰霍普金斯大学

约翰霍普金斯大学位于其公共健康学院(School of Public Health)下，为申请者提供PhD, ScM (master of science), MHS(master of health science)等多种选择。这所著名的生物统计系始建于1918年，被誉为“世界上最古老也是最好的”。它对数学和生物能力都有很高要求，并且毕业生的就业范围广泛，可进入学术界、政府部门或企业。

北卡罗来纳州大学教堂山分校

UNC（北卡罗来纳州大学）的SPH（公共卫生学院）是该校最强大的专业之一，同时也是世界上最好的学校之一。这所学校始建于1949年，为学生提供Bachelor of Science in Public Health (BSPH)、Master of Public Health (MPH)、Master of Science (MS)、Doctor of Public Health (DRPH) 和 Doctor of Philosophy (PHD) 等多种课程。

加州大学伯克利分校

虽然加州伯克利没有独立设立的生物统计系，但它在其统计系下设置了一个与SPH相关联的人文科学与工程学院，该专业适合拥有数学或统计背景并对生命科学感兴趣的人。此处每年的录取率仅为15-20%，MA degree 对GPA 的最低要求为 3.0。

哥伦比亚大学

哥伦比亚 大学 在 SPH 下设立了自己的 生物 统计 系别，这里以方方面面深入进行研究合作教学，以证据驱动而闻名。此处提供 MPH/MS 和 DrPH 学位，对学生培养起到了重要作用。

密歇根大学安娜堡校区

密歇根 大 学 安娜堡 校 区 的 生 物 统 计 系 别 也 设 置 在 SPH 下，其 研 究 领 域 包 括 生 物 信 息 学、脑成像、大规模临床试验分析以及流行病学等多个方向。该校还提供 Master’s, Doctorate and MPH degrees给予学生更多发展机会。

埃默里大学

埃默里 大 学 的 生 物 统 计 与 生 物 信息 学 系 列 设 立 在 SPH 下，与医学院一起创立于六十年代初期。这里的教育系统涵盖MSPH 和 MPH degree(Rollins School Of Pubic Health)，以及 MS/PhD degree(Graduate School Of Arts And Sciences ) 以及 BA/MSPH degree，为不同层次人才打造不同的学习路径。

8 华盛顿大學

华盛顿大學設置於其SPH下，由於建立於1970年，這裡擁有一支強大的師資隊伍，其中包括一位美國國家科學院院士、二位美國醫學研究所成員及二十餘人為美國統計協會會員可謂聲望卓著此外該系統與Fred Hutchinson Cancer Research Center, Children's Hospital Research Institute, Group Health Cooperative 以及the Veteran's Administration 都有合作機制，並為學生開放MasterofScience(MS), MasterofPublicHealth(MPH) 及DoctorofPhilosophy(PHD)

9 明尼苏达大學双子城分校

明尼苏达雙城分校並沒有獨立設置一個專門的地點來教授這個領域，而是將這個領域融入到其他相關課程中，如通過明尼蘇達大學公眾衛生學院下的各種課程來進行教育訓練

10 加州大學洛杉矶分campus

加州洛杉矶分campus則是在Spencer Foundation支持下，在1959年創立，並在1963年首次頒發博士學位。但即使如此，它依然是一個具有強烈影響力的中心，不僅因為它位於洛杉磯，也因為它位於南加利福尼亞地區，這裡不僅對於數據分析技術，而且對於傳統醫療保健實踐都非常重視。在這裡你可以獲得MS., PhD., MPHand Dr.P.H.

通过这些学校，我们可以发现几乎所有关于医学实验室工作或疾病预防控制等领域相干数据处理任务的人都会被吸引到这一点。而这个行业对于数学模型尤其敏感，因为它们经常需要用复杂算法来预测未来的趋势或者从大量数据中识别模式。如果你对这样的挑战感到兴奋，那么考虑成为一名美国职业技术员可能是一个伟大的决定。