Academic Core
培养目标
培养具备生物医药数据分析能力，能在生物医学领域从事数据挖掘、分析与应用的高级专门人才
生物医药数据科学
培养生物医药数据分析与应用人才
普通本科
医学·医学技术类·本科·4 年·学士
Skill Framework
核心能力
- 01生物医学数据分析
- 02数据挖掘与处理
- 03统计分析
- 04编程能力
- 05科研能力
Student Profile
适合谁来读
对生物医学和数据分析有浓厚兴趣
具备较强的逻辑思维和数学基础
愿意从事科研工作，有创新精神
适应团队合作，沟通能力强
对计算机编程有一定了解
课程体系
基础课
高等数学线性代数概率论与数理统计计算机基础
专业课
生物信息学生物统计学生物医学数据挖掘生物医学图像处理生物信息数据库
实践环节
生物医学数据采集与分析生物医学研究项目实习实践
对口职业
（按相关度分级）Core核心
临床检验技师
临床检验技师
公卫检验技师
公卫检验技师
肿瘤放射治疗技师
临床营养技师
Emerging新兴
新兴
中医技师
中医技师
新兴
病案信息技师
病案信息技师
Common通用
心电学技师
心电学技师
神经电生理脑电图技师
神经电生理脑电图技师
Possible相关
康复技师
康复技师
心理治疗技师
心理治疗技师
招生信息
选科要求
必选 · 化学
招生批次
本科批
就业前景与发展
行业前景
生物医药数据科学行业前景广阔，需求持续增长，向精准医疗和个性化治疗方向发展。
核心雇主
医药公司生物科技公司医院科研机构医疗器械企业
相关证书
- 数据分析证书
- 生物统计证书
- Python编程证书
- R编程证书
职业路径
STAGE 01
入门期
数据分析师
0-3 年
STAGE 02
成长期
高级数据分析师/项目经理
3-7 年
STAGE 03
成熟期
数据科学经理/研发经理
7+ 年
薪资参考
毕业半年后月收入
5,493元
2024 届
2023: 5,4402022: 5,424
数据范围
学科门类平均（医学）
来源：麦可思·中国本科生就业报告 2025· 表4-1
历年录取与 AI 风险数据展开 ▾收起 ▴
就业风险概览
平均风险6.4/ 10
低风险(0-3): 0个中风险(4-6): 3个高风险(7-10): 6个
常见就业(4)
毕业生常见但非对口的就业方向
国考可报岗位（2026）
8 岗 · 9 人数据仅来自 2026 年国家公务员考试，不含省考/事业编/教师编
热门部门：黄埔海关、成都铁路公安局
成都铁路公安局西昌铁路公安处基层所队民警
四川省2人
黄埔海关卫生检疫四级主办及以下
广东省1人
黄埔海关卫生检疫四级主办及以下
广东省1人
黄埔海关卫生检疫四级主办及以下（一）
广东省1人
黄埔海关卫生检疫四级主办及以下（二）
广东省1人
黄埔海关卫生检疫四级主办及以下
广东省1人
黄埔海关卫生检疫四级主办及以下
广东省1人
黄埔海关卫生检疫四级主办及以下
广东省1人
投档分参考
辽宁 2025 · 共 3 条2025 年辽宁省本科批投档最低分，仅供参考。
物理类 (3)
锦州医科大学生物医药数据科学
484
大连医科大学中山学院生物医药数据科学
427
锦州医科大学医疗学院生物医药数据科学
391
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开始 AI 职业诊断数据来源: education-ministry-2025 · 映射: ai-generated · 更新于 2026-04