一、课程结构：理论与应用的平衡

　　项目提供12–15个月全日制学习路径，核心课程涵盖四大模块：

　　编程基础：Python/R数据处理、SQL数据库操作;

　　生物统计学：生存分析、纵向数据建模、临床试验设计;

　　机器学习应用：分类算法、预测建模在疾病风险评估中的实践;

　　Capstone项目：与医疗机构或制药公司合作解决真实健康数据问题。

　　课程强调"数据清洗→探索性分析→统计建模→结果解读"的完整工作流，培养学生处理电子健康记录(EHR)、基因组学数据等医疗特有数据集的能力。

　　二、先修课要求：量化基础是门槛

　　申请者需完成以下本科课程：

　　微积分I–II;

　　基础编程(Python或R);

　　概率统计入门。

　　项目对医学背景无强制要求，工程、统计、计算机或生命科学本科均可申请，但需在文书中阐明转向健康数据科学的动机。

　　三、就业方向：垂直领域而非通用科技岗

　　毕业生主要进入三类机构：

　　制药与生物技术：临床数据分析、真实世界证据(RWE)研究;

　　医疗系统：医院运营优化、患者风险分层建模;

　　健康科技初创：数字疗法、远程监测设备的数据产品开发。

　　根据校友案例，QBS毕业生进入芝加哥小熊队担任体育健康数据分析师、Blue Health担任健康数据科学家等特色岗位，体现项目在垂直领域的差异化优势。

　　四、项目局限：新兴项目需理性评估

　　需客观看待以下现实：

　　项目较新：2023年10月正式推出，2024年9月在线版首次招生，缺乏长期就业数据与行业口碑积累;

　　非STEM认证：不同于传统CS/DS项目，国际学生仅享12个月OPT，留美时间受限;

　　规模较小：首届在线班仅21人，资源投入与大型项目存在差距;

　　地域限制：主校区位于新罕布什尔州汉诺威小镇，实习机会依赖远程或暑期赴波士顿/纽约。

　　五、适合人群：精准匹配方显价值

　　强烈推荐申请，如果你：

　　本科有生物/医学/公共卫生背景，希望补足数据技能;

　　目标制药、医疗科技或健康政策领域，而非纯互联网科技公司;

　　重视常春藤学术严谨性与小班教学体验。

　　建议慎重考虑，如果你：

　　追求FAANG等科技巨头高薪岗位;

　　需要36个月OPT长期留美;

　　期待成熟项目的校友网络与招聘资源。

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