跨专业申请芝大生物医学信息硕士攻略

　　芝加哥大学生物信息硕士侧重于生物和数据信息统计相结合的项目，学制1年，并且有好几个tracks，针对于不同的侧重点。其中数据统计的track，需要针对数据分析来丰富自己的经历。所以跨专业申请芝大生物医学信息硕士也可以从这部分出发，当然学术背景也不能忽略！

　　1\软实力方面：

　　在数据提升方面，建议参与数学竞赛等高含金量项目，以便获得关于数据处理的方法，所得的奖项也能够证明学习能力与数据处理的能力。

　　除了在数据方面要加把劲之外，也不能忘了生物方面相关的经历丰富。

　　建议可以参与生物相关的实习项目，例如生物统计类实验室，可以获得机器学习与卷积神经网络的基础知识，随后针对不同的临床医学实例学习了在不同情况下如何选择相应模型、如何建模以及如何获得较好的分析数据。

　　同时在通过参与多个案例的实际操作，还可以巩固概率统计课上学过的概率分布(二项分布、poisson分布以及正态分布)和假设检验的知识(t分布检验、卡方分布检验、一类错误和二类错误等)，并进一步学习了在不同的条件下应当如何正确地选择分析模型，才能得到正确的结果。

　　2\对于学术背景来看：

　　托福和GRE或者雅思也要尽早开始准备起来，毕竟每个学校的GPA不同，可能不能有很好的对比性，但是托福和GRE等这种都是基本统一的，你的分数非常有对比性，所以越早准备越好，分数不理想还有时间可以多考几次。

　　语言：TOEFL 104+; IELTS7.0+;GPA成绩不低于3.5;GRE定量部分不低于165;

　　3\院校背景来看：

　　国内大学分为985或者211，或者一本院校和普通大学等，国内申请者在双非、非双一流大学里面就读，难免会产生差距，所以在这里其实不用担心很多，在研究生阶段，对于大学背景不会过多的倾斜，只要在读期间，积极提升与目标专业的契合度，选课可以选择与目标专业相关的，这样可以提高关联度!

　　4\先修课程积累：

　　1)统计学:这可以通过诸如统计学导论或生物统计学的课程来完成;

　　2)临床护理健康科学: 这可以通过健康科学的调查或概述课程或临床学位来实现。

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