伯明翰大学生物信息学硕士课程？

本课程从基本功能的快速介绍开始。通过个性化和以学生为中心的教学以及异类小组工作，它将为对数据分析感兴趣的湿床生物学家和临床医生，以及希望在生物学领域从事现代生物信息学研究的统计学家或计算机科学家做好准备。
课程内容
生物学，数学和统计学要点（20学分）
基因组学和下一代测序（20学分）
数据分析与统计机器学习（20学分）
代谢组学和先进的（组学）技术（20学分）
复杂系统的计算生物学（20学分）
跨学科生物信息学小组项目（20学分）
个人项目（60学分）
生物学，数学和统计学要点（20学分）
学习成果
了解基本的数学和统计概念，并应用正确的技术解决基本数据分析问题
正确地将技术应用于数据的图形表示和可视化
用计算机编程语言（特别是R）执行基本的统计数据分析
了解细胞生物学和遗传学中的基本概念，例如DNA，RNA和蛋白质的作用及其与特定生物信息学问题的关系。
解决受现实世界生物信息学启发而产生的定量问题，这些问题需要了解基础生物学以及正确的数学和统计技术的应用
证明需要行使主动性和个人责任感的就业所需的素质和可转移技能，在复杂和不可预测的情况下做出决策，以及持续专业发展所需的独立学习能力