Sovelletun biostatistiikan maisteriohjelma

Pidätkö numeroista ja sinulla on terävä silmä analysointiin? Oletko intohimoinen ymmärtämään monimutkaisia tietoja ja käyttämään niitä vastausten löytämiseksi tärkeisiin kysymyksiin terveyden, lääketieteen ja biotieteiden alalla? Silloin sinun kannattaa hakea sovelletun biostatistiikan maisteriohjelmaan. Ohjelmamme antaa sinulle tiedot, joita tarvitset työskennelläksesi sekä kansallisesti että kansainvälisesti. Tarjoamme kansainvälisen opiskeluympäristön, jossa tapaat eri puolilta maailmaa tulevia opiskelijoita, joilla on erilainen akateeminen tausta.

Nyky-yhteiskunta digitalisoituu yhä enemmän, ja erityisesti terveys- ja biotieteiden alalla kerätään valtavia määriä analysoitavaa tietoa. Miten meidän pitäisi tulkita ja ymmärtää kaikkea tätä monimutkaista tietoa? Miten voimme käyttää tietoja lääkkeiden, hoitojen ja lääkinnällisten laitteiden kehittämiseen? Nämä ovat joitakin nykypäivän haasteista. Biostatistikoilla on tässä ratkaiseva rooli. Tietojen käsittelyyn ja analysointiin liittyvän asiantuntemuksensa avulla he edistävät tutkimusta ja luovat yhteiskunnallista hyötyä. Biostatisteille on nykyään suuri kysyntä.

Ohjelma antaa sinulle tietoa tilastotieteen keskeisistä teorioista ja malleista. Opiskelet kaksi vuotta. Opetuskieli on englanti. Tavoitteena on antaa sinulle käytännön kokemusta ja välineet, joita tarvitset itsenäiseen työskentelyyn biostatistikkona. Opit käsittelemään kaikkia terveyteen liittyvien tietojen analysoinnin vaiheita. Tähän sisältyy erityyppisten lääketieteelliseen perustutkimukseen, kliiniseen tutkimukseen ja väestötutkimuksiin liittyvien tutkimusten suunnittelu ja analysointi.

Annamme sinulle tietoa tilastollisista perus- ja kehittyneistä menetelmistä ja malleista, niiden käytöstä, tulosten tulkinnasta ja siitä, mitä johtopäätöksiä voidaan tehdä ja mitä ei. Opit myös ohjelmoimaan R-kielellä, joka on tärkeä ja laajalti käytetty työkalu tiedonhallintaan, analysointiin ja visualisointiin. Lisäksi saat tietoa tekoälystä ja koneoppimisesta ja siitä, miten niitä voidaan käyttää menetelminä tietojen analysoinnissa ja tehokkaamman työnkulun luomisessa.