生物统计专业

生物统计 (Biostatistics)，是统计学的原理和方法在生物学研究中的应用，是一门应用数学，最常见的是应用于医学。

1.研究内容

生物统计专业研究内容主要是去创造以及使用一些数学方法去研究人体科学，用统计学中的光谱分析的技术去推断新的疾病爆发的可能性，提供给学术界、政府机构、医药公司、医疗卫生组织以及其他的相关组织很多有价值的信息。

2.就业前景

目前生物统计师在美国极其热门，这是因为美国的药企非常看重数据。从长期发展的角度来看，越来越多的大公司和科研机构倾向于生统专业的博士毕业生来做研发和管理。

美国生物统计就业最好的地方集中在东北部和加州，从新泽西州、纽约州，一直到马萨诸塞州，非常多知名的药厂、大公司的总部以及科研机构在此聚集;国内主要集中在北京、上海，尤其是上海，药企和外企相对更多，特别偏爱留学生。

当然，也有学生选择在毕业后进入FDA、健康研究院、或者疾病中心等非盈利机构。或者在医疗机构做科研，研究领域涉及流行病学、遗传病学等等。

3. 申请要求

(1)专业背景

适合本身学生物类/统计/数学/应用数学的学生申请，计算机专业的申请生物信息学比较多，药学/医学相关专业也可以申请。

生物统计重视Quantitative skills(量化分析技能)，因此一般有数学先修课要求，常见是先修课为Calculus微积分，Multivariable Calculus多变量微积分，Linear Algebra线性代数，Statistics统计学等，建议学生提前修读。有部分学校建议学生掌握基本的编程知识。

(2)标化成绩

美国Top30的生物统计项目要求普遍是GPA3.7-3.8+，GRE325-330+

(3)背景提升

实习：医药行业经历，例如生物技术公司、大型医院、大型药品制造商或医疗器械公司的生物统计、数据分析类实习。

科研：通过科研机构增加生统专业相关科研经历;科研论文。

(4)其他：TA/LA经历。

生物统计硕士

生物统计学(Biostatistics)是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计，取样，分析，资料整理与推论的科学。属于跨学科专业，跟数学、统计生物信息、计算机 (尤其是Data mining) 等关系很密切。

1.研究方向

其研究方向可分为两个大方向，临床统计学(Clinical statistics)和统计遗传学。

临床统计学又分为以下几个分支：

生存分析：

主要处理临床实验中的个体寿命。是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。近二三十年来一直受到国内外统计学家的关注。

纵向数据分析：

主要处理临床实验中对同一个体重复观测得到的数据。描述纵向数据常用的模型有Random effects models, Marginal models等等。

临床实验设计：

主要研究在随机化实验中，如何在保证统计功效的条件下，尽可能让患者接受新药治疗(intention to treat)进行实验设计。临床统计学较为传统，理论推导和数理统计类似，所以注重建立概率模型，进行统计推断。

统计遗传学：

利用统计学的方法，借助计算机的实现手段，研究生命体基因组的遗传和变异的一门学科。研究的核心问题是基因组的遗传和变异，这是本质，不能偏离，一切的目的是服务于对生命本质问题的探索。

2. 就业前景

美国生物统计学研究生的毕业生不管是硕士还是博士，都相对较好找工作。博士毕业生可以做 faculty 之外，公司里也有很多职位，尤其是Pharmaceutical company( 制药公司) 或者Biotech 公司很需要 Biostatistician 。此外，有的毕业生也进入金融和保险行业。

统计、生统类的主要出路，一个是制药、生物技术类，一个是金融、保险、银行类。无论是传统的金融和制药，还是新兴的Social network, Data driven marketing, Web，只有有数据的地方，就需要人来进行统计分析，核心掌握在少数statistician手里，大量具体工作分配给小本小硕programmer们。

3. 申请要求

(1)适合申请的背景

Quantitative专业都可以考虑，还有数学，经济，生物信息，工程类的本科专业。其他专业如果数理基础好的话也可以考虑，比如：统计学、应用数学、计算机信息技术、生物学。

每个学校对于Master的Prerequisites都不太一样，建议大家一定要去各个学校Program的官网上查询，都列出得非常清楚。

(2)语言成绩

建议准备托福。统计专业对于托福的要求不高，一般达到90-100的区间就可以满足一般要求，但对于以名校为目标的申请人，最好还是要考到100以上。

(3)GPA

GPA在生物统计的申请中重要性不是绝对的，一般3.6以上会比较有竞争力，但是如果没有3.6+也是可以靠科研和Publication的亮点来弥补的。

对于转专业申请的同学来说，因为本身背景与生物统计相关性低就是一个劣势，这时候如果能让相关课程取得一个比较高的分数会起到比较好的弥补作用。

(4)科研

科研在生物统计的申请中还是非常重要的，对于博士的申请科研和牛推应当是各大院校考虑的首要因素，硕士申请则是科研，推荐信和 GPA的综合考量(并且GPA更重要些)。