Temple University Maestría en Ciencias (MS) en Ciencias de Datos de Salud Pública
Temple University

Maestría en Ciencias (MS) en Ciencias de Datos de Salud Pública

Philadelphia, Estados Unidos de América

2 Years

Inglés

Tiempo completo

02 Mar 2025

Aug 2025

USD 1.590 / per credit

En el campus

Introducción

Desarrolle las habilidades para convertirse en un científico de datos de salud pública y mejorar la atención médica y la salud de la población con la Maestría en Ciencias de Datos de Salud Pública en la Facultad de Salud Pública de Temple. Este programa de posgrado de 36 créditos está diseñado para equipar a los graduados para satisfacer la creciente demanda de científicos de datos que tienen una comprensión profunda de los métodos bioestadísticos y el análisis de datos.

Como estudiante, aprenderá a conceptualizar problemas de salud y a utilizar herramientas y técnicas de última generación para analizar, diseñar y administrar datos de salud y relacionados con la salud para producir conocimientos analíticos de valor agregado. También aprenderá cómo combinar y comunicar de manera efectiva estos conocimientos para informar la toma de decisiones de salud pública basada en evidencia.

Los graduados de este programa tendrán una sólida base bioestadística y de programación, un dominio del análisis de datos específicos y estarán preparados para aplicar sus habilidades de la siguiente manera.

  • Aplicar métodos estadísticos apropiados para resumir datos complejos de salud pública, como estimación, intervalos de confianza y prueba de hipótesis.
  • Determinar distintas escalas de medición y reconocer las implicaciones para la selección de métodos estadísticos apropiados.
  • Distinguir modelos estadísticos con respecto a la estructura de datos.
  • Identificar los métodos apropiados para los problemas de recopilación de datos.
  • Interpretar y presentar resultados a audiencias profesionales y legas.
  • Reconocer los conceptos de probabilidad, distribuciones de probabilidad estadística de uso común y variación aleatoria.
  • Revelar patrones empleando habilidades de programación eficientes y fluidas junto con inferencia estadística y big data.
  • Comprender cómo el diseño experimental influye en la inferencia estadística y la incertidumbre.
  • Utilice algoritmos de aprendizaje automático apropiados que incorporen incertidumbre.

Los graduados del programa también estarán preparados para analizar y utilizar "grandes datos de salud" o "diseños de estudios complejos" para mejorar los resultados de salud mientras reducen los costos y aprovechan múltiples fuentes de datos para la vigilancia de enfermedades infecciosas y otros problemas emergentes.

Designación STEM

Este programa está designado por STEM y puede ayudar a los estudiantes a calificar para una Extensión STEM OPT (una extensión de dos años de OPT posterior a la finalización para estudiantes que obtuvieron un título STEM en los EE. UU.).

Admisiones

Cuota de matrícula del programa

Requisitos de lengua inglesa

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Sobre la escuela

Preguntas