MSc in Computergestützter Biomedizin
University of Southern Denmark
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Campus-Standort
Odense, Dänemark
Sprachen
Englisch
Studienformat
Auf dem Campus
Dauer
2 Jahre
Tempo
Vollzeit
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Bewerbungsschluss
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frühestes Startdatum
01 Sep 2024
* für Vollstudierende aus den nordischen Ländern oder aus den EU-/EWR-Staaten und der Schweiz; 6.640 EUR pro Semester für Studierende mit Nicht-EU/EWR-Staatsbürgerschaft oder Nichtschweizer-Staatsbürgerschaft
Einführung
Der Masterstudiengang Computational Biomedicine an der SDU konzentriert sich auf angewandte Computerprojekte im Zusammenhang mit dem Gesundheitssektor und der Biotech- und Pharmaindustrie.
Der Masterstudiengang Computational Biomedicine hat eine Regelstudienzeit von zwei Jahren.
Der Masterstudiengang Computational Biomedicine beinhaltet eine Konversionsklasse in Programmieren oder Biochemie und Molekularbiologie. Sie werden aufgrund Ihres wissenschaftlichen und pädagogischen Hintergrunds einer dieser Umschulungsklassen zugeteilt.
Mehrere Kurse des Studiengangs Computational Biomedicine sind auch Teil anderer Masterstudiengänge am SDU , zB Biochemie und Molekularbiologie, Biomedizin und Informatik, was ein interdisziplinäres Studienumfeld und Möglichkeiten zur Vernetzung fördert.
Ein einzigartiges Merkmal des Studiengangs Computational Biomedicine am SDU ist die interdisziplinäre und duale Fakultätsstruktur des Studiengangs, der sowohl Natur- als auch Gesundheitswissenschaften abdeckt.
Admissions
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Karrierechancen
Berufliche Perspektiven
Ein Master-Abschluss in Computational Biomedicine führt zu spannenden Beschäftigungsmöglichkeiten in vielen Bereichen der Biologie, Biomedizin, klinischen Medizin und Biotechnologie sowie in verwandten Bereichen.
Es besteht eine wachsende Nachfrage nach Absolventen, die sich im Umgang mit Computern und spezieller Software im biologischen und biomedizinischen Bereich bestens auskennen.
Darüber hinaus bieten die Fähigkeiten der Absolventinnen und Absolventen in der Modellierung komplexer dynamischer Systeme und ihre Kenntnisse statistischer Methoden auch Karrieremöglichkeiten in Beratungsunternehmen, Patentagenturen und teilweise auch im Bankensektor.
Mögliche Karrieremöglichkeiten sind unter anderem:
- Bioinformatik und biologische Datenwissenschaft
- Klinische Datenwissenschaft und Krankheit
- Medizinische Technologie
- Arzneimittelentdeckung und -formulierung
- Programmierung und Datenanalyse
- Maschinelles Lernen / künstliche Intelligenz in der biologischen Datenwissenschaft
- Analyse von Finanz- und Bankdaten
- Lehre und Bildung
- Akademische Forschung oder gesundheitswissenschaftliche Forschung
Eine Karriere in der akademischen Forschung erfordert einen Ph.D. Grad. Ein Ph.D. Der Student wird normalerweise durch ein Stipendium einer Universität, einer Stiftung oder einer Zusammenarbeit mit einem Unternehmen bezahlt.