欧美发达国家早已纷纷启动了基于测序技术的生命科学大数据研究计划。成为大数据重要产出源，目前多种组学数据、医学影像和临床资料在内统计的生物信息数据产出达到了10TB/人的水平全球每年产生的生物数据总量已达EB级，生命科学已经从实验数据积累阶段进入大数据科学时代。

　　在第二模块更加的技术性，重点在建模和编程的技术性内容，要涵盖的主题将包括:正确定义统计模型，数字化可视化的研究方法，对线性模型，逻辑模型和泊松模型进行单变量和多变量分析，正确解释，估计和推断结果以及模型修整。此外，学生还将学习到在公共卫生和生物医学中具有最广泛的应用的R语言统计技术。

　　第三模块以应用为主，引入数据科学在EHR(电子健康档案)和分析癌症组学(遗传学，基因组学等)场景中的实际应用，将涉及数据特征，历史性回顾行业发展(中国和美国为主)，经典的科学问题及其统计的定义，使用第二模块的技术进行数据分析以及成果报告。

　　第四部分是实操演练，学生将在教授的引导下找到可公开获得的数据源，尝试高阶项目，进行充分的数据收集、管理、科学分析后演示报告结果。教授将提供详细和及时的反馈，为学生提写具有发表潜力的研究文章提供实践基础，为未来的海外深造提升竞争力。

　　智友深谙每个科研项目所承载的独特价值，因此，我们根据每位同学的个人兴趣、学术目标和背景，精心定制个性化的科研计划。

　　智友专业顾问团队具有丰富的行业经验和深厚的专业知识，能够准确评估每个项目的教学质量、师资力量、课程设置和学术氛围，从而确保同学们能够在适合的环境中学习和成长。