远程学习统计学和数据科学硕士
Online
硕士
期间
2 年
语言
英语
步伐
全职
报名截止日期
01 Aug 2026
最早开始日期
21 Sep 2026
学费
EUR 1,181 / per year *
学习形式
远程教育
* 国际学生费用 | 国际学生下一学年:2,601 欧元 | 比利时学生费用:1,116 欧元 | 比利时学生下一学年:1157 欧元
远程学习:在家学习
统计与数据科学硕士课程也提供远程学习 (DL) 课程。注册 DL 课程意味着学生可以远程学习,例如在家、工作场所或几乎任何可以上网的地方。DL 课程可以全日制或非全日制学习,从而实现灵活可行的工学结合。
所有学习资料(例如网络讲座和阅读材料)均在线提供,并附有讲师的清晰指导以及与教职员工的在线&环节。这让您可以自由安排学习计划。所有家庭作业、项目作业以及报告提交截止日期均与校内学生相同。与校内学生一样,您将收到作业反馈。
关于该计划
哈瑟尔特大学的英语两年制“统计与数据科学硕士”课程结合了统计学原理和现代数据科学的扎实研究,重点关注生命科学领域的应用(例如临床试验、流行病学、公共卫生、基因组学等)。
我们的教学方法
统计学和数据科学硕士课程的独特之处在于:(1)它提供统计学教育,具有良好的一般数据科学意识;(2)它提供数据科学专业化教育,对重要的统计概念和解决方案有非常透彻的理解。
为了满足广大感兴趣的学生的需求,我们提供五种不同的课程设置:校内学习、远程学习、缩短课程、VLIR UOS ICP 和在职学生,但并非所有设置都可以与所有四个专业相结合。
统计与数据科学硕士项目获得RSS认证。该项目成立33年来,已有来自世界各地的一千多名学生毕业,并在工业界、政府部门和科研领域开启职业生涯。
专业化
选择四个专业中的一个作为您学习的重点。
提供四个专业方向:生物统计学、生物信息学、定量流行病学和数据科学。所有专业方向都提供扎实的数据科学基础,但前三个专业方向更侧重于统计学。数据科学专业方向仍然提供良好的统计学基础,但提供更多关于数据科学其他方面的课程(例如数据可视化、数据管理、编程和算法等)。
- 生物统计学
- 生物信息学
- 定量流行病学
- 数据科学
为什么要在哈瑟尔特大学攻读统计学和数据科学硕士学位?
- 成为与社会问题直接相关的数据分析专家
- 灵活且以学生为中心的教育:在校园学习、在线学习或将学习与工作相结合
- 向国际知名的统计学和数据科学专家学习
- 专业领域:生物统计学、生物信息学、定量流行病学和数据科学
- 就业市场需求强劲
- 获得英国皇家统计学会(RSS)认证
- 了解哈瑟尔特大学
第一年
第一学期
入门阶段位于一年级的第一学期,旨在提供统计学、数据管理和编程(R、Python 和 SAS)的全面基础知识。学生将熟悉数据结构、统计分析,以及最重要的统计概念和推理。除了回归分析等主题相关的科目外,课程还注重小组合作和报告等软技能的培养。
第二学期
在第一学年的第二学期,学习重点将从连续数据的单变量模型转向离散数据模型和非参数方法,以及相关结果的分析,并结合关联性探索。第二学期,所有专业将开设3门通用课程,2门特定专业课程,另有1门选修课程。
第二年
第二学年将提供更多专业科目。每个专业方向至少提供27个ECTS(欧洲学分)的必修专业科目。硕士论文(24个ECTS)是第二学期的主要学习/工作科目,可与实习挂钩。学生还可以选修其他专业的选修课程来拓宽视野。
减少弹道
已获得定量硕士学位(例如数学、(生物)工程等)或博士学位(包含扎实的统计学基础)的学生,在申请该项目时可获得大量课程豁免。招生委员会将对学生的知识和技能进行全面评估,并最终确定这些课程豁免,从而为学生量身定制课程。该项目提供校内和远程学习模式,以及非全日制和全日制课程。
ECTS 学分如何运作?
佛兰德斯大学的规章制度基于欧洲学分转换系统 (ECTS) 的原则,采用学分制。全日制学位课程每年计60个学分。理想情况下,这些学分平均分配在两个学期,即每学期30个学分。考虑到全日制课程每年的预期总学习负荷在1,500至1,800小时之间,一个学分代表25至30小时的学习负荷。学习负荷包括课堂时间、个人作业和考试时间。
国际学生可以申请统计和数据科学硕士奖学金。
大师头脑奖学金
硕士生 Master Mind 奖学金(仅限优秀学生)
该计划旨在促进佛兰芒高等教育的国际化。
国际课程项目(ICP)——面向发展中国家的学生
每年,来自发展中国家的10名优秀学生将获得ICP全额奖学金,攻读统计学和数据科学硕士课程。该项目根据发展中国家统计学领域的具体需求和兴趣进行调整。
您可以选择3 个专业:
- 生物统计学
- 生物信息学
- 定量流行病学
数据科学专业不包括在 ICP 奖学金中。
在过去的 30 年里,我们的统计和数据科学硕士毕业生在全球各地各行各业的统计领域找到了有趣的工作。
示例包括以下行业和工作:
- 在大学和研究中心进行科学、制药、生物技术和医学学科的应用和基础研究(博士、研究员、科学家等);
- 关注公共、国际和全球健康、环境、遗传学、农业、可持续发展等的政府当局和非政府组织;
- 独立统计顾问;
- 教育(讲师、助教……);
- 技术经理编程;
- 生物识别专家;
- 高级统计程序员;
- 数据分析师/科学家。


