乔治城大学生物统计学申请TOEFL要求：80，IELTS要求：7.0，GPA要求：3.0，GRE要求：Required，学费（/年）：$54,570，PhD和MS项目均仅接受秋季学期入学申请，截止日期分别为12月1日和5月15日，该系研究生项目要求TOEFL总分不低于80分，IELTS总分不低于7.0分，两者均无单项分数要求，该系研究生项目强烈建议成绩单经WES认证。
乔治城大学生物统计学学位项目
乔治敦大学生物统计学、生物信息学与生物数学系（Department of Biostatistics, Bioinformatics & Biomathematics，缩写：DBBB）研究生阶段开设有以下学位项目，分别是：
生物统计学博士（PhD in Biostatistics）：为期3-5年（视论文完成情况），要求申请者硕士毕业，强烈建议拥有生物统计学、统计学或数学专业背景，修读过多变量微积分和线性代数课程，本科GPA3.0以上，建议3.5以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求
生物统计学硕士（MS in Biostatistics）：为期1.5年，共需修读32个学分，建议所有学生在研一和研二之间的暑期参加实习，要求申请者本科毕业，不限专业背景，但须修读过多变量微积分、线性代数和1门统计学课程，且取得B（相当于3.0）以上成绩，不要求但建议递交GRE成绩。生物统计学、生物信息学和生物数学系向部分优秀的MS学生提供助研岗位
乔治城大学生物统计学专业
生物统计学硕士设有以下专业方向，分别是：
生物信息学（Bioinformatics）
流行病学（Epidemiology）
生物统计学系有以下研究领域，分别是：
临床实验与转化研究设计与分析（Design and analysis of clinical trials and translational research studies）
统计生物信息学分析高维数据应用统计与计算方法或工具（Statistical bioinformatics applies statistical and computational methods or tools in analyzing high dimensional data）
生物标志物与预测建模评估（Evaluation of biomarkers and predictive modeling）
人口科学研究统计方法（Statistical methods for population sciences research）
生存分析（Survival analysis）
不完全数据（如遗失、删减或粗化数据）（Incomplete data (i.e., missing, censored, or coarsened data)）
处理高通量“组学”数据的数据挖掘/机器学习方法（Data mining/machine learning method to handle high-throughput “omics” data）
Pathway/网络分析（Pathway/Network Analysis）
下一代序列分析、核糖核酸序列、外显子组测序（Next Generation Sequence Analysis, RNA-seq, Exome sequence）
基因表达与微阵列数据跨实验处理与挖掘（Cross-experimental Processing and Mining on Gene Expression Microarray Data）
分布式生物信息数据集隐私保存数据挖掘（Privacy Preserving Data Mining (PPDM) for Distributed Bioinformatics Datasets）
本体驱动与基于知识的生物信息工作流管理系统（Ontology-Driven and Knowledge-Based Bioinformatics Workflow Management System）
协作癌症控制与预防研究（Collaborative cancer control and prevention research）
基因-环境相互作用研究（Gene-environment interaction study）
时空研究（Spatio-temporal studies）
