澳大利亞洲生物專業(yè)碩士解析
2024-05-20 10:27:15 來源：中國教育在線
近年來，越來越多的中國學(xué)子選擇留學(xué)，那其中澳大利亞洲生物專業(yè)碩士解析？本文則針對這個問題，為大家整理了資料，接下來咱們就一起往下了解吧。
生物專業(yè)介紹：
澳洲生物專業(yè)對于選擇澳洲留學(xué)的學(xué)生來說是非常不錯的選擇，澳洲本土出過很多位獲得過諾貝爾獎的生物學(xué)家，所以說，澳洲生物專業(yè)是具有相當(dāng)強的教學(xué)實力的。
生物專業(yè)是澳洲的一個熱門專業(yè)，即使在美國和歐美，都是學(xué)生非常青睞的，生物專業(yè)的應(yīng)用范圍非常的廣泛，涉及動物、植物、微生物，在食品的加工和醫(yī)學(xué)用品，而且為造福人類有著非常重要的作用，因此很多學(xué)生留學(xué)的時候都愿意選擇申請此專業(yè)進行學(xué)習(xí)。
推薦學(xué)校：
1、昆士蘭大學(xué)
該校的生物專業(yè)有：
1) 量化生物學(xué)碩士（1.5年制） Master of Quantitative Biology (1.5 Years)
錄取要求：
學(xué)制1.5年，學(xué)費102888澳元年，7月開學(xué)，雅思6.5（聽力6、閱讀6、寫作6、口語6），托福87（聽力19、閱讀19、寫作21、口語19），PTE 64（聽力60、閱讀60、寫作60、口語60）
核心課程：
Macroecology & Biogeography、Analysis & Communication of Biological Data、Conservation & Wildlife Biology、Sampling Design & Analysis in Conservation Science、Numerical Methods in Computational Science、Natural Resource Mathematics、Calculus & Linear Algebra 、Mathematical Foundations、Applied Mathematical Analysis、Probability Models & Data Analysis、Exploring Biological Data、Stochastic Models & Statistical Inference、Computational Methods in Biology、Optimisation in Biological Systems
2) 生物信息研究（1.5年制） Master of Bioinformatics Research Extensive (1.5 Years)
錄取要求：
學(xué)制1.5年，學(xué)費62904澳元年，7月開學(xué)，雅思6.5（聽力6、閱讀6、寫作6、口語6），托福87（聽力19、閱讀19、寫作21、口語19），PTE 64（聽力60、閱讀60、寫作60、口語60）
核心課程：
Concepts in Bioinformatics、Applications of Computational Statistics、Introduction to the Molecular Biology Laboratory、Issues in Biotechnology、Introduction to Proteins and Nucleic Acids、Introduction to Software Engineering、Web Information Systems、Introduction to Information Systems、Advanced Bioinformatics、Advanced Genome Informatics、Advanced Molecular Biology Laboratory、Advanced Protein Technology、Algorithms & Data Structures、High-Performance Computing、Data Mining
3) 量化生物學(xué)碩士（1年制） Master of Quantitative Biology (1 Year)
錄取要求：
學(xué)制1年，學(xué)費68592澳元年，11月開學(xué)，雅思6.5（聽力6、閱讀6、寫作6、口語6），托福87（聽力19、閱讀19、寫作21、口語19），PTE 64（聽力60、閱讀60、寫作60、口語60）
核心課程：
Foundations in Quantitative Biology、Exploring Biological Data、Stochastic Models & Statistical Inference、Computational Methods in Biology、Optimisation in Biological Systems、Science Communication in Quantitative Biology、Introduction to Big Data Biological Research、Research project in Quantitative Biology、Research Experience in Quantitative Biology
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