Hanze University of Applied Sciences, Groningen

Data Science für die Lebenswissenschaften

Datenwissenschaft für Biowissenschaften

Das Masterstudium Data Science for Life Sciences der Fachhochschule Hanze in Groningen, Niederlande, richtet sich an Life Science- oder IT-Studenten, die lernen möchten, wie sie Teil des wachsenden Feldes der Data Science sein können. Nach diesem Master verfügen Sie über die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Innovationen für die Biowissenschaften zu ermöglichen und zu initiieren, z. B. das Programmieren von Anwendungen für maschinelles Lernen und das Verwalten von Datenspeichern. Mit diesem Wissen brechen Sie die Lücke zwischen Biowissenschaften und Computertechnologie.

Im Masterstudiengang Data Science for Life Sciences kombinieren Sie Life Sciences mit Data Science. Sie lernen, wie Sie neue Datenverarbeitungstechnologien einsetzen, Algorithmen schreiben - zum Beispiel um kranke Zellen zu erkennen - und Gesundheitsdaten analysieren. Diese Fähigkeiten werden Ihnen helfen, zu einer besseren und effizienteren Gesundheitsversorgung beizutragen und Innovationen in der Life-Science-Branche zu unterstützen. Kurz gesagt, Sie entwickeln sich zu einem Datenwissenschaftler, der die Lücke zwischen den Bereichen Life Science und Technologie schließt. Sie spielen eine aktive Rolle bei der Sicherstellung, dass die durch das exponentielle Wachstum von Datenbanken und medizinischen Datenbanken erzeugten Daten vollständig genutzt werden. Wir bilden Sie zu einem professionellen Datenwissenschaftler aus, der mit neuen Technologien vertraut ist und weiß, wie und wo Sie die erforderlichen Informationen sammeln können. Der Master basiert auf der Praxis, sodass Sie viel Zeit damit verbringen, Computercode zu programmieren, zu schreiben und Ihr gesammeltes Wissen direkt anzuwenden. Dieser Masterstudiengang reagiert auf eine wachsende Nachfrage nach Datenwissenschaftlern und ist der erste Master an einer Fachhochschule in diesem Bereich.

Forschungsthemen
Der Schwerpunkt des Masterstudiengangs liegt hauptsächlich auf Gesundheits- und Agrarlebensmittelthemen:
• Personalisierte Medizin: Sammeln, Integrieren und Analysieren von Daten, um einen Diagnose- und Behandlungsplan für einen einzelnen Patienten zu erstellen.
• Quantifiziertes Selbst: Visualisierung der Gesundheitsdaten einer Person, um gesundheitsbezogene Fragen zu beantworten.
• Integrierte Omics-Forschung: Gesammelte Felder, die für die Datenwissenschaft in den Biowissenschaften relevant sind (dh Felder, die mit „-omics“ enden).