公共衛生流行病與生物統計哪個難

Ⅰ 美國公共衛生碩士底下的流行病學與營養學，哪個專業容易申請些

你好啊，我是金東方美國留學部張偉用老師，此前有幫助學生申請過MPH相關專業，和你分享一些我的經驗哈。

如果你計劃申請MPH，只是在寫職業規劃和相應的申請方向，個人感覺流行病學與營養學的申請難度差不多。當然了，如果你非常選一個的話，流行病學相對容易些，開設這個方向的學校也更多。需要提醒的是，這個專業是職業培養導向的，也就是說，畢業的學生大多數是去工作，而不是做研究。所以美國的MPH也傾向於選擇一些有工作經驗的學生。我此前一些獲得哥倫比亞大學和約翰霍普金斯大學這樣名校的學生，大多有工作經驗。

當然了，這也不是很絕對哈。之前有一個北外的本科生，讀的還是國際關系專業的，也申請到了哈佛大學的MPH。聽起來這個同學的專業和MPH不太沾邊，但她的本科論文做的是關於國際衛生政策方面的，也做了很深入的研究，對這個專業比較了解，哈佛的MPH也有國際衛生政策的方向，算是很匹配的。

因此，專業方向的難易程度，和個人的學術背景、工作經歷和科研項目等都有關系，還得針對性准備哈。

如果你還有進一步問題，歡迎追問。

Ⅱ 生物統計學與流行病學那個熱門

都很熱門。
生物統計學和流行病學是比較熱門的兩個申請方向。其中生物統計主要研究如何用數學方法研究人體科學，所以更看重申請者是否有統計或數學背景。如果有意申請生物統計方向，一定要注意加強自己的數理背景，比如選修更多統計或數學課程，加強自己對統計軟體的學習，如SPSS，Stata等。而流行病學更側重於研究疾病的地區性爆發和疾病爆發以及疾病本身對人類的影響。申請時會更看重申請人的醫學背景。

Ⅲ 流行病學、生物信息和生物統計方向有什麼不同

流行病學研究方法按照設計類型分為觀察法、實驗法和數理法三大類。
（1）觀察法中又有描述性研究和分析性研究2種設計類型，其中描述性研究主要是描述人群中疾病與健康狀況的分布，揭示流行或分布的現象，提供病因線索，提出病因假設，它包括個案報告、現況調查、疾病監測、生態學研究等。分析性研究主要是研究影響分布的因素。檢驗病因假設，它主要包括病例對照研究和隊列研究。
（2）實驗法主要是研究評價疾病防治干預措施的效果，可確證病因假設，它可分臨床試驗和現場試驗，後者包括個體試驗與群體試驗。
（3）數理法主要是通過對分布及其影響因素的研究，建立數學模型來預測疾病流行趨勢、描述疾病流行規律、考核疾病防治效果。

生物信息學是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學(Genomics)和蛋白學(Proteomics)兩方面，具體說就是從核酸和蛋白質序列出發，分析序列中表達的結構功能的生物信息。尤其是隨著人類基因組計劃的完成和其他模式生物的基因組計劃的進行，如何處理海量的分子生物學信息是一個巨大的挑戰，此時就很大程度上要依靠生物信息學來解讀這些信息了。

生物統計的畢業生不管是碩士還是博士，都很好找工作。此外，有的畢業生也進入金融和保險行業。盡管生物統計並不是公司里的核心部門，但是任何有大量醫學/ 生物數據需要處理的公司，都需要一個穩定的團隊來支持，所以盡管行業不景氣，但是除非公司倒閉。現在生物統計專業還是需求大於供給，盡管開始趨於供需平衡。生物統計專業的畢業生，在就業上還有另外一個優點，就是可以在醫院或者科研機構工作。

Ⅳ 哈佛大學公共衛生有多難

哈佛大學全球健康研究所主任阿希什·賈哈在一個網路論壇上表示，在全球的主要國家當中，美國的應對基本算得上最糟糕的了。
公共衛生專業主要從群體角度探索與人類疾病和健康相關問題(如社會、心理、環境等因素與疾病和健康的關系)、預防疾病發生、控制疾病發展及促進健康的一門科學。
它與管理學、經濟學、法學等多門學科的密切相關。
其中，比較普遍的專業分支包括流行病學(Epidemiology)，生物統計學(Biostatistics)，環境與職業公共衛生()和公共衛生政策管理(HealthPolicyandManagement)等。
然而，需要注意的是：並不是所有美國大學都有公共衛生學院及其相關專業。
同時，提醒大家：雖然公共衛生專業相關的工作穩定、收入可觀，但有18%受訪者抱怨工作內容重復性高，很容易令人倦怠而後悔就讀。

Ⅳ 美國公衛學院流行病學和生物統計交叉大嗎

如果你不喜歡不擅長數理就不要申請生物統計。流行病學建議你查看下課程設置。是交叉很多，和公共衛生統計學交叉的更多，申請難度國際學生難度大，對GRE和T要求也高，看重學生的醫學背景。

Ⅵ 生物醫學工程和公共衛生和預防醫學研究生哪個好些

生物醫學工程的有人轉系轉到預防醫學，就目前現狀來說，我們guojia的生物醫學工程發展的還不怎麼好，預防醫學還不錯但也不算特別好