上次我们介绍到了疫情阶段最有潜力的专业生物医学工程，今天我们来讲一讲生物统计专业。
相信大家都对统计专业有所了解，这是当今大数据时代最受关注的专业之一，也是众多理工科留学生的心仪专业。
很多同学对统计和生物统计的区别分不太清，这里我简单的说明下这两者之间 的异同点
统计专业就业的领域非常广泛，金融，保险，计算机，互联网，贸易，政府单位都是统计学可以就业的领域。但是反观生物统计就比较狭窄了，基本以医药类公司和药厂为主。
生物统计由于是在医药行业就业比较多，PHD基本上是一个门槛，研究生也可以进入，但是后期升职空间不大。
生物统计就业后的晋升空间相比IT行业反而更好，原因是现在各大IT行业的中高层基本都是印度人，中国人很难有大的机会，药厂这种情况好很多。
介绍完了这两者的区别后，再来介绍下生物统计的具体信息。
大多数学校都把生物统计设置在公共卫生学院下SPH，School of Public Health里面。SPH一般包括很多系比如生物统计，营养Nutrition、传染病Epidemiology 等，通常情况下，SPH周围还会有医学院和医院，这些单位混合在一起提供了一个良好的科研环境。
生物统计也是有不同的研究方向的，目前主要的方向有生存分析（Survival Analysis），纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis），临床试验设计（Clinical Trial and Design）等等。
◆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。生存分析以前主要用Kaplan-Meier和Cox两大模型，现在又出现了Frailty Models， Accelerated Failure Time Models，Transformation Models等新的理论。
◆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。这方面较新的理论是Alpha+ Spending Functions。
◆统计遗传学
运用统计手段研究遗传学与分子生物学中的问题，统计手段有：建模，Mont Carlo等等。这个方向的教授通常是研究通过基因表达数据对基因的调控行为与功能
最后，推荐一些热门学校，许老师这里按照水平梯度给出如下排序：
Tier 1：Harvard, Yale, Stanford, Chicago, Duke, UMich, UWM
Tier 2：Columbia, Upenn, Cornell, JHU, Rice, UCB, CMU, USC, UCLA, UND, NYU, Rochester, UW
Tier 3：WUSTL, Georgetown, UCD, UCSD, BU, OSU, Upitts, UMN, TAMU, America U
Tier 4：Lehigh, Gatech, Austin, UIUC, Maryland, Tulane, IUB, Miami, BYU, WPI
Tier 5： UGA, CWRU, SMU, SUNY-SB, Uconn, Missouri, MSU, Oregon State U, Iowa
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最后给大家一些生物统计申请上的TIPS
1. 学校&GPA：最重要。其中最为重要的先修课程为数学分析、线性代数、离散数学、常微分方程、偏微分方程、随机过程、概率论与数理统计等。这些课程的成绩要尤为注重提升。
2. 标准化考试成绩：比较重要。GRE（Q）>TOEFL
3. 统计相关的项目、实习：比较重要，有药厂，医药公司的实习优先考虑
4. 数学建模竞赛&统计软件&编程能力：比较重要。C#、C++、JAVA、SPSS、SAS
总结：GPA>GREQ>实习>TOEFL=软件
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