利物浦大学健康数据科学理学硕士项目提供健康数据科学领域的专业培训，旨在教育当前和未来的健康数据科学家，无论他们是来自公共还是私营部门。项目以团队科学方法为基础，以解决重要的健康研究问题，包括理论和实际应用，并向学生介绍新形式的健康数据。团队科学沟通技能是项目中必不可少的一部分。此外，在健康数据科学理学硕士项目中，学生将学习核心的健康研究、统计学和计算机科学课程，并有机会从统计学、计算机科学或是两者相结合的角度获取专业知识。
具有数量科学专业背景，主修统计学和/或计算机科学
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 7 | L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5 |
| 托福 | 108 | L:24 | R:24 | W:24 | S:24 |
| PTE | 69 | L:61 | R:61 | W:61 | S:61 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 健康研究、数据和团队科学导论 | Introduction to Health Research, Data and Team Science |
| 2 | 统计学导论 | Introduction to Statistics |
| 3 | 数据库与信息系统 | Database and Information systems |
| 4 | 应用流行病学的常规健康数据 | Using routine health data for applied epidemiology |
| 5 | 21世纪卫生保健干预措施的评价 | 21st Century Evaluation of Healthcare Interventions |
| 6 | 可操作分析 | Actionable Analytics |
| 7 | 毕业论文 | Dissertation |
| 8 | 高级生物统计学1——联合纵向和生存数据分析和预测模型 | Advanced Biostatistics I - Joint Longitudinal & Survival Data Analysis and Prediction Modelling |
| 9 | 高级生物统计学2——复杂数据结构的分析方法 | Advanced Biostatistics II -Analysis Methods for Complex Data Structures |
| 10 | 高级生物统计学3——统计遗传学和药物遗传学 | Advanced Biostatistics III -Statistical Genetics and Pharmacogenetics |
| 11 | 计算智能 | Computational Intelligence |
| 12 | 数据挖掘和可视化 | Data Mining and VIsualisation |
| 13 | 机器学习和仿生 | Machine Learning and Bioinspired Optimisation |
