隨著新的生物分析技術(shù)提供更多關(guān)于 DNA、RNA、蛋白質(zhì)、代謝物以及它們之間在整個(gè)組織和單細(xì)胞水平上的相互作用的數(shù)據(jù)，生物醫(yī)學(xué)科學(xué)越來(lái)越受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。需要癌癥基因組學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的各種最先進(jìn)技術(shù)（例如建模、數(shù)據(jù)集成、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能）來(lái)分析多層大規(guī)模癌癥數(shù)據(jù)集并得出有意義的可解釋結(jié)果。

然而，在現(xiàn)實(shí)世界的生物醫(yī)學(xué)和癌癥數(shù)據(jù)方面擁有相關(guān)技能和經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練有素的生物信息學(xué)家、計(jì)算生物學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師嚴(yán)重短缺。倫敦大學(xué)瑪麗皇后學(xué)院癌癥基因?qū)W與數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項(xiàng)目旨在填補(bǔ)研究和就業(yè)需求與學(xué)生培訓(xùn)之間的差距，提供以“大數(shù)據(jù)”分析為重點(diǎn)的最新模塊，并通過(guò)使用高性能計(jì)算以及尖端研究項(xiàng)目和使用真實(shí)世界隊(duì)列數(shù)據(jù)的實(shí)踐培訓(xùn)。

學(xué)生將由積極參與開(kāi)發(fā)生物信息學(xué)和計(jì)算工具并將其應(yīng)用于癌癥和醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域（例如基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、進(jìn)化、建模和生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)）的學(xué)者授課。學(xué)校在英國(guó)擁有廣泛的學(xué)術(shù)和工業(yè)合作者網(wǎng)絡(luò)，他們?yōu)榻虒W(xué)做出貢獻(xiàn)，共同監(jiān)督研究項(xiàng)目并提供就業(yè)機(jī)會(huì)。