MSc in Computational Biomedicine
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2 Years
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Englisch
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STUDIENFORMAT
Auf dem Campus
* für EU/EWR-Bürger und Schweizer sowie Antragsteller mit einer dänischen Aufenthaltsgenehmigung I für Nicht-EU/EWR-Bürger ohne aktuelle Aufenthaltsgenehmigung Frist ist der 01.02.2024
* for full degree students from the Nordic countries or from the EU/EEA countries and Switzerland; 6,640 EUR per semester for students with a non-EU/EEA-citizenship or non-Swiss-citizenship
Einführung
The Master's degree program in Computational biomedicine at SDU has a focus on applied computational projects associated with the health sector and the biotech and pharmaceutical industries.
The Master's degree program in Computational biomedicine has a standard duration of two years.
The Master's degree program in Computational biomedicine contains a conversion class in programming or biochemistry and molecular biology. You will be assigned to one of these conversion classes based on your scientific and educational background.
Several courses in the Computational biomedicine program are also part of other Master's degree programs at SDU, e.g. Biochemistry and molecular biology, Biomedicine, and Computer science, which fosters an interdisciplinary study environment and opportunities for networking.
A unique feature of the Computational biomedicine program at SDU is the interdisciplinary and dual faculty structure of the program, which covers both natural and health sciences.
Admissions
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Karrierechancen
Berufliche Perspektiven
Ein Master-Abschluss in Computational Biomedicine führt zu spannenden Beschäftigungsmöglichkeiten in vielen Bereichen der Biologie, Biomedizin, klinischen Medizin und Biotechnologie sowie in verwandten Bereichen.
Es besteht eine wachsende Nachfrage nach Absolventen, die sich im Umgang mit Computern und spezieller Software im biologischen und biomedizinischen Bereich bestens auskennen.
Darüber hinaus bieten die Fähigkeiten der Absolventinnen und Absolventen in der Modellierung komplexer dynamischer Systeme und ihre Kenntnisse statistischer Methoden auch Karrieremöglichkeiten in Beratungsunternehmen, Patentagenturen und teilweise auch im Bankensektor.
Mögliche Karrieremöglichkeiten sind unter anderem:
- Bioinformatik und biologische Datenwissenschaft
- Klinische Datenwissenschaft und Krankheit
- Medizinische Technologie
- Arzneimittelentdeckung und -formulierung
- Programmierung und Datenanalyse
- Maschinelles Lernen / künstliche Intelligenz in der biologischen Datenwissenschaft
- Analyse von Finanz- und Bankdaten
- Lehre und Bildung
- Akademische Forschung oder gesundheitswissenschaftliche Forschung
Eine Karriere in der akademischen Forschung erfordert einen Ph.D. Grad. Ein Ph.D. Der Student wird normalerweise durch ein Stipendium einer Universität, einer Stiftung oder einer Zusammenarbeit mit einem Unternehmen bezahlt.