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健康大数据管理与服务专业介绍

专业概况

健康大数据管理与服务

专业介绍

健康大数据管理与服务是运用数据采集、存储、清洗、分析与可视化等技术,管理健康医疗数据资源,为医疗机构、卫生管理部门、健康产业等提供数据支持与服务的专业。

男女比例

开设课程

理论基础

健康大数据概论

系统介绍健康大数据的基本概念、理论框架与研究方法,涵盖核心知识体系与发展脉络,为健康大数据管理与服务专业后续课程学习奠定扎实的理论基础,培养学生的学科素养与分析能力。

理论基础

数据库技术

学习数据库的基本概念、原理与核心技术,涵盖数据模型、关系代数等内容,解决数据组织与存储的基础理论问题,为数据库应用提供理论支撑。

理论基础

Python程序设计

系统学习Python编程语言,包括语法、数据结构、函数及面向对象编程,掌握程序设计思维与基础开发能力。

核心工具

大数据分析技术

聚焦大数据分析的关键技术(如Hadoop、Spark、Python工具),学习数据处理、建模、可视化流程,解决海量数据高效分析的技术实现问题。

专业领域

医学信息学

医学信息学研究医学领域信息的采集、处理和应用,涵盖医学知识表示、临床决策支持等内容,培养医学信息人才。

核心工具

卫生统计学

学习卫生统计的理论与方法,包括数据收集、分析与推断,应用于卫生研究与公共卫生决策,提升数据处理能力。

理论基础

临床医学概论

系统介绍临床医学的基本框架,涵盖内、外、妇、儿等主要临床学科的常见疾病、诊断方法与治疗原则,帮助学习者建立临床医学的整体认知。

理论基础

健康管理概论

介绍健康管理的基本概念、发展历程、核心框架及应用场景,解决对健康管理学科体系的认知问题,为后续专业学习奠定基础。

核心工具

数据可视化

介绍数据可视化的原则与技术(如图表设计、交互可视化),学习工具使用,将数据转化为易理解的视觉呈现。

专业技术

医院信息系统

学习医院信息系统的基本理论与临床应用,涵盖基础知识、诊疗方法与操作技能等内容,培养学生的医学思维与实践能力,服务卫生信息管理专业领域的医疗健康实践需求。

专业核心

疾病分类与编码

学习疾病分类与编码的基本理论与核心知识,涵盖该领域的重要概念、方法体系与前沿发展,培养学生的专业素养与实践能力,为健康大数据管理与服务专业的深入学习与职业发展奠定坚实基础。

理论基础

机器学习基础

机器学习基础介绍机器学习的基本概念和算法,涵盖分类、回归等任务,为人工智能专业学习奠定基础。

专业核心

健康信息安全

学习健康信息安全的基本原理与技术方法,涵盖系统架构、关键技术与应用场景等内容,培养学生的信息技术素养与工程实践能力,服务健康大数据管理与服务专业领域的技术应用需求。

专业核心

电子健康档案

学习电子健康档案的基本原理与技术方法,涵盖系统架构、关键技术与应用场景等内容,培养学生的信息技术素养与工程实践能力,服务卫生信息管理专业领域的技术应用需求。

理论基础

计算机网络基础

入门级网络课程,学习网络基本概念、拓扑结构、常用协议,掌握基础网络配置(如IP地址、子网划分),解决网络认知与基础配置问题。

理论基础

流行病学基础

介绍流行病学基本概念、研究方法及常用分析工具,为后续专业学习与疾病防控实践奠定基础。

实践方向

批判性思维训练

通过案例辨析、辩论赛和逻辑推理练习,系统训练证据评估、假设质疑和合理论证的思维能力,帮助学生在学习和工作中做出更理性的判断。

培养目标

职业面向

面向数字化管理师等职业,健康数据分析与服务等技术领域。

培养目标定位

本专业培养德智体美劳全面发展,掌握扎实的科学文化基础和数据库应用(SQL)、Python 程序设计、大数据技术 Hadoop 原理与应用、大数据采集与网络爬虫技术、预防医学、临床疾病概要、健康管理概论、医学统计、医学信息技术等知识,具备卫生健康数据预处理、运用大数据工具进行健康数据分析、结果展示等能力,具有工匠精神及信息素养,能够从事健康数据分析与服务等工作的高素质技术技能人才。

能力要求

  1. 01

    具有运用 Python 程序设计、大数据采集与网络爬虫技术,进行卫生健康数据采集、清洗等预处理的能力;

  2. 02

    具有对公共卫生数据库、居民健康档案数据库、卫生综合管理数据库等区域卫生信息平台常见数据库进行数据分析、结果展示的能力;

  3. 03

    具有运用 SPSS、SAS 等统计软件分析健康数据的能力;

  4. 04

    具有对医院管理信息系统、社区健康保健服务系统、健康体检管理系统等信息系统应用与维护的能力;

  5. 05

    具有对卫生健康大数据统计分析结果进行评估并做出研判及运用的能力;

  6. 06

    具有运用大数据分析管理技术协助开展疫情防控、突发公共卫生事件危险因素监测、流行病学调查的能力;

  7. 07

    具有社会责任感和担当意识,依据健康大数据领域相关的国家法律、行业规定进行数据安全防护、质量管理的能力;

  8. 08

    具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。

实习实训

对接真实职业场景或工作情境,在校内外进行 Hadoop 数据运维、Python实训、数据库应用项目实训、Hbase 大数据快速读写、Linux 操作、Windows 操作等实训。在健康科技/软件/数据公司、医疗卫生机构、卫生行政部门、健康管理中心/体检中心等单位进行岗位实习。

就业前景

岗位分布

岗位分布环形图

    行业分布

    行业分布环形图

    平均薪资

    平均薪资折线图

    相关证书

    职业技能等级证书

    大数据应用开发(Python)

    职业技能等级证书

    大数据治理