澳大利亚洲生物专业硕士解析
澳洲研究生的生物专业，每年都有很多留学生选择，竞争程度也非常激烈。澳洲开设生物专业的学校众多，也都有着各自的优势，选择去澳洲留学生物专业的同学都希望选择一所不错的学校，那么澳洲生物专业到底哪所学校好呢？下面为大家推荐几所生物专业好的学校，希望同学们都可以申请到自己心仪的学校。
生物专业介绍：
澳洲生物专业对于选择澳洲留学的学生来说是非常不错的选择，澳洲本土出过很多位获得过诺贝尔奖的生物学家，所以说，澳洲生物专业是具有相当强的教学实力的。
生物专业是澳洲的一个热门专业，即使在美国和欧美，都是学生非常青睐的，生物专业的应用范围非常的广泛，涉及动物、植物、微生物，在食品的加工和医学用品，而且为造福人类有着非常重要的作用，因此很多学生留学的时候都愿意选择申请此专业进行学习。
推荐学校：
1、昆士兰大学
该校的生物专业有：
1) 量化生物学硕士（1.5年制） Master of Quantitative Biology (1.5 Years)
录取要求：
学制1.5年，学费102888澳元年，7月开学，雅思6.5（听力6、阅读6、写作6、口语6），托福87（听力19、阅读19、写作21、口语19），PTE 64（听力60、阅读60、写作60、口语60）
核心课程：
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)
录取要求：
学制1.5年，学费62904澳元年，7月开学，雅思6.5（听力6、阅读6、写作6、口语6），托福87（听力19、阅读19、写作21、口语19），PTE 64（听力60、阅读60、写作60、口语60）
核心课程：
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) 量化生物学硕士（1年制） Master of Quantitative Biology (1 Year)
录取要求：
学制1年，学费68592澳元年，11月开学，雅思6.5（听力6、阅读6、写作6、口语6），托福87（听力19、阅读19、写作21、口语19），PTE 64（听力60、阅读60、写作60、口语60）
核心课程：
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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