目前英国的医疗保健服务模式面临着前所未有的挑战，人口老龄化、生活方式和成本增加意味着现有方法已不可行。再加上个性医疗的兴起，健康保健走向变革已势不可挡。
曼彻斯特大学健康数据科学理学硕士项目以培养熟稔医疗保健部门和医学知识的新型科学家为教学目标，收集和分析有效数据，辩证地看待治疗、结果、患者和成本之间的关系，并将这些信息传达给各利益相关者。
曼彻斯特大学健康数据科学理学硕士项目采用多学科团队教学模式，而非小集体学习方式，通过8个授课模块（其中七个为核心模块，还有一项为选修模块）全面教授学生有关健康数据科学的关键技能。学生们学习转化思维，专业知识与技能，并在毕业后将这些知识与技能运用于医疗服务新挑战中。 攻读理学硕士学位的学生还需完成一项60学分的研究项目。
要求数理统计，计算机，生医等相关专业,医科大学的相关专业背景申请者可尝试（看重相关软件经历）本科必须学过一定数量的统计、计算类课程。
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 6.5 | L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5 |
| 托福 | 90 | R:25 | W:25 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 数字生物学原理 | Principles of Digital Biology |
| 2 | 健康信息学导论 | Introduction to Health Informatics |
| 3 | 健康信息系统与技术 | Health Information Systems and Technologies |
| 4 | 健康数据科学教程 | Tutorials in Health Data Science |
| 5 | 了解数据和决策 | Understanding Data and Decision Making |
| 6 | 卫生数据基础数学和统计学 | Fundamental Mathematics & Statistics for Health Data |
| 7 | 健康数据的生物医学建模 | Biomedical Modelling for Health Data |
| 8 | 流行病学基础 | Fundamentals of Epidemiology |
| 9 | 现代信息工程 | Modern Information Engineering |
本专业主要学习如何处理分析健康数据的技术和软件，以解决现有医疗保健和医学问题。
课程设置：课程上从生物学原理和流行病基础出发，学习统计方法，统计建模以及用机器学习处理数据，课程由浅入深，可以让学生很好的掌握核心数据分析技能。且在学习期间，每位学生都会有一位tutor可以提供建议和帮助，保证学生学习质量。其实当下数据科学在医学和公共卫生领域越来越重要，我们可以根据对健康和相关数据的分析来确定如何最佳设计治疗方案和分配资源。
就业服务：毕业后同学可以选择深造，在生物、医学和健康学院攻读博士学位，或者直接进入医疗保健或咨询行业大健康领域等。
招生特点：申请过程中看中学生本科统计定量修课，本科背景数学，统计学，计算机科学，物理以及生物医学背景的学生适合申请。这个专业相较于曼大纯ds项目肯定难度会下降一些，适合本科背景竞争力弱一些单想学数据分析的学生的申请。GPA基本要达到80%+。
