Data Science в медицине от Сеченовского университета
Data Science в медицине
Освойте Data Science в медицине на программе престижного медицинского вуза
Отработайте навыки на реальных кейсах от компаний
Выйдите на новый уровень зарплаты и карьеры
Онлайн-программа совместно с Сеченовским университетом
Старт
сентябрь 2024 года
Длительность
13 месяцев
Формат
онлайн
Документы
диплом ДПП

Онлайн-программа "Анализ данных в медицине" совместно с Сеченовским университетом

Сеченовский университет — крупнейший медицинский вуз России

01
Ведущий национальный центр подготовки и повышения квалификации медиков
02
03
№ 1 в рейтинге российских вузов RAEX по направлению подготовки «медицина и здравоохранение»
Место, где учились Склифосовский, Сеченов, Пирогов и многие другие

Эта программа подойдет

Медикам, биологам и фармацевтам

Выпускникам медицинских вузов

Исследователям в области медицины

Тем, кто хочет применять анализ данных в текущей работе или собственных проектах
Тем, кто освоил профессию, но не хочет работать в персонализированной медицине
Тем, кто хочет получить знания и опыт для работы в научных исследованиях и лабораториях

Data Science в медицине — это

01
Оптимизировать процессы за счет эффективного хранения и визуализации данных
02
Выявлять закономерности, строить прогнозы и ставить точные диагнозы с помощью анализа данных
03
Сократить издержки и ускорить производство лекарств благодаря методам машинного и глубокого обучения

Эти компании прямо сейчас ищут специалистов

Данные с сайта hh.ru
ФГБУ НМИЦ эндокринологии Минздрава России
Клинический биоинформатик
Должность:
200 000 ₽
Зарплата:
Лаборатория геномной инженерии МФТИ
Врач — лабораторный генетик
Должность:
120 000 ₽
Зарплата:
Systems Biology Ireland
Исследователь в области биоинформатики
Должность:
42 000 €
Зарплата:

Новые пункты в резюме после обучения

Александр Иванов
Data Scientist
в медицинской сфере
Знаю, как с помощью Data Science решать задачи в прикладной медицине и биологии
Работаю с данными в Python и основными библиотеками
Умею выгружать, очищать, анализировать, визуализировать данные
Владею нужными для работы алгоритмами машинного обучения
Инструменты:
Есть опыт работы над реальным проектом (по вашему выбору — в области нейросетей, NLP, CV)
Python
Pandas
SQL
Matplotlib
Linux
Plotly
NumPy
Seaborn
Узнайте подробнее о поступлении
Оставьте заявку

Возможности карьеры

На основе больших данных изучает болезни и состояния, чтобы улучшить и защитить здоровье населения

Биомедицинский исследователь

Врач-новатор

Занимается лабораторной диагностикой, выясняет действенность лекарств, разрабатывает передовые методы обследования и лечения болезней

Учредитель стартапа в медицине

Анализирует данные, разрабатывает и применяет на практике вычислительные методы для решения исследовательских задач

Преимущества онлайн-программы Data Science в медицине

Выделитесь среди коллег или покажите свой уровень при трудоустройстве

Диплом Сеченовского университета о профессиональной переподготовке

Освойте именно те инструменты Data Science, которые пригодятся в работе

Разбор медицинских кейсов

Работайте с цифровой платформой больших медицинских данных Сеченовского университета. Решите 3 больших кейса — по одному в каждом блоке

Больше практики и кейсов в портфолио

Консультируйтесь с вузовскими преподавателями и знакомьтесь с экспертами индустрии

Нетворкинг

Первые помогут не терять мотивацию и темп обучения, вторые  дадут письменную или устную обратную связь по учебным вопросам

Поддержка координаторов и менторов

Учитесь без отрыва от основной работы около 15 часов в неделю

Обучение онлайн

Диплом о переподготовке Сеченовского университета и диплом Skillfactory — подтвердят вашу квалификацию

Программа обучения

12 месяцев
Блок 1
5 месяцев

Основы науки о данных

Выравнивающий курс базовой математики
Искусственный интеллект в медицине
Python для анализа данных
Очистка, подгрузка и визуализация данных
Практика. Решение медицинской задачи с помощью методов анализа данных
Разведочный анализ данных
Инжиниринг данных. Основы SQL
Язык R
Принципы поиска и отбора медицинских данных. Источники.
Статистический анализ медицинских данных
Основы Linux
Блок 2
4 месяца

Математика и основы машинного обучения

Основы машинного обучения
Практическое применение нейросетей для задач классификации в медицине
Высшая математика для машинного обучения
Применение машинного обучения для анализа медицинских данных
Глубокое обучение и нейронные сети
Практика. Хакатон
Блок 3
2 месяца

Индивидуальный трек

Анализ данных NGS
Примеры итоговых проектов:
Выбор специализации (дисциплина + выполнение итогового проекта):
  1. Обработка естественного языка (NLP) в медицине
  2. Компьютерное зрение (CV) для обработки медицинских изображений
Попробуете решить проблему диагностики — поставите более точный диагноз пациенту с помощью обработки большого количества данных из медицинских карт
Определите риск развития онкологических заболеваний по генетическим данным
Проанализируете КТ-снимки и сделаете модель, предсказывающую течение COVID-19, чтобы подобрать корректное лечение
«Наносемантика» — российская IT-компания, которая специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении, речевых технологиях и создании интерактивных диалоговых интерфейсов на основе ИИ
Создали программу совместно с партнерами — лидерами индустрии
«VeinCV» — первый разработчик интеллектуальных веновизоров для визуализации сосудов и их диагностики. Создает решения, которые востребованы в медицинской сфере. Использует достижения в IT для улучшения здравоохранения
Компании дают реальные задачи, чтобы студенты погрузились в индустрию

Ваши преподаватели — ведущие специалисты по Data Science в России и мире

Помогут понять теорию, поделятся практическим опытом и ответят на вопросы
Технический менеджер, Яндекс
Преподавал в НИУ ВШЭ и занимался аналитикой в «ЭКОПСИ Консалтинг»
Приглашенный преподаватель,
НИУ ВШЭ
Опыт 5 лет

Иоанн Довгополый

Дисциплины
Основы программирования на Python
Старший преподаватель НИУ ВШЭ
Автор
Преподаватель
Biomedical Imaging Team Lead
Был приглашенным лектором в «Сколково»
Разработала два онлайн-курса для национальной платформы OpenEdu
Преподаватель
Опыт более 5 лет
Дисциплины
Аналитика данных
Дисциплины

Александр Сарачаков

Выравнивающий курс по математике

Маргарита Бурова

Опыт более 10 лет

Комфортное расписание

Гибкая программа: часть материалов уже записана и доступна 24/7. На обучение понадобится 10–15 часов в неделю

Основа программы — практика

Удобное общение и процесс обучения

Тренажеры, тесты, групповые проекты и хакатоны — практикуйтесь, достигайте целей, нарабатывайте опыт
Задавайте любые вопросы и общайтесь с однокурсниками, координаторами и преподавателями в мессенджере «Пачка»

Лекции и семинары — онлайн

Не нужно тратить время на дорогу. Дома, в кафе, коворкинге или на дежурстве, — вам решать, где заниматься

Как это — учиться

Отзывы студентов

Вы можете прочитать, что пишут студенты о курсе «Профессия Data Scientist». Материалы из него стали основой новой программы.
Александра Олейник
Студентка курса «Профессия Data Scientist»
Я не ощутила особой тяжести обучения, но мне уже есть о чем написать в своем резюме...
Дмитрий Анпилогов
Студент курса «Профессия Data Scientist»
Менторы очень требовательные, внимательные. Программа написана таким образом, что совершенно не складывается впечатление, что это для галочки.
Александр Журавлев
Студент курса «Профессия Data Scientist»
Я решил, что пришло время, чтобы сменить специальность, узнать что-то новое. Поэтому вот уже 8 месяцев я учусь в Skillfactory…
Оставьте заявку
10 833 ₽/мес.
Запишитесь на программу или получите бесплатную консультацию по обучению
18 055
Рассрочка без процентов на 24 месяца 
Налоговый вычет 13% 
— Специализированная ДПО программа
— Гибкий график обучения
— Упор на практику
— Курс IT-английского в подарок
— Диплом МГМУ им. Сеченова
Скидка 40%

Стоимость курса

Часто задаваемые вопросы

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ
ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СКИЛФЭКТОРИ"
ОГРН 1197746648813
ИНН 9702009530
© 2024, Skillfactory
119049
ГОРОД МОСКВА, ВН. ТЕР. Г. МУНИЦИПАЛЬНЫЙ ОКРУГ ЯКИМАНКА, ПР-Т ЛЕНИНСКИЙ, ДОМ 6, СТРОЕНИЕ 20, ЭТАЖ 3, КОМНАТА 21