Data Science в медицине — не просто профессия. Это разные направления, в которых нуждаются пациенты и рынок
Биоинформатик
MLops инженер
Руководитель проектов в здравоохранении
Научитесь разворачивать и поддерживать модели машинного обучения в производственной среде. Будете на практике применять современные инструменты.
Научитесь находить финансирование для Data Science проектов в сфере здравоохранения, управлять командой, принимать стратегические решения и разрабатывать инновационные продукты в медицине.
Познакомитесь с моделированием лекарственных препаратов, вычислительной биологией и биомедициной. Узнаете, как использовать машинное и глубокое обучение для анализа биологических данных, включая технологии анализа данных NGS, хемоинформатику и молекулярный дизайн.
Специалисты по Data Science в работе с медицинскими данными
Специалисты по Data Science в работе с медицинскими данными
Python
Ваше резюме после обучения
Применять знания фундаментальных и прикладных дисциплин при планировании, поиске и анализе медицинских данных
Разрабатывать инновационные продукты
Организовывать научно-исследовательскую работу
Прогнозировать и диагностировать на основе анализа медицинских данных
Получать и выполнять предобработку медицинских данных
Формировать сервисы по результатам анализа данных
Специалист по Data Science в медицине
Антон Пальшин
Навыки:
Образование: диплом магистратуры
Инструменты:
Plotly
Matplotlib
Keras
Scikit-learn
SQL
Pandas
GitHub
NumPy
Airflow
PyTorch
ClickHouse
Catboost
Docker
Высокоуровневый язык программирования общего назначения
Бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом
Библиотека для машинного обучения на Python. Распространяется в виде свободного программного обеспечения
Открытая программная библиотека от Яндекса с уникальным патентованным алгоритмом построения моделей машинного обучения.
Веб-сервис для совместной работы и хостингом IT–проектов
Библиотека на Python для визуализации данных двумерной и трёхмерной графикой
Открытая нейросетевая библиотека на Python
Продвинутая библиотека для обработки и анализа данных в Python
Программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации. Контейнеризатор приложений
Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python
Набор инструментов (фреймворк) предназначенный для машинного обучения
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных
Колоночная аналитическая СУБД с открытым кодом, позволяющая выполнять аналитические запросы в режиме реального времени на структурированных данных
Язык запросов для работы с базами данных, структурированных особым образом
Работать с базами данных генетической и медико-биологической информации: OMIM, Cosmic, ClinVar, HGMD, 1000 Genomes
Программа магистратуры — 2 года обучения
Посещайте семинары по расписанию, а лекции смотрите в удобное время на платформе. Чтобы успешно освоить программу, выделите 20-30 часов в неделю на обучение.
1 семестр
сентябрь – январь
Основы профессии
Экзамен. 5 з. е.
Программирование на Python для анализа данных
Дифзачет. 2 з. е.
Этические аспекты исследований в медицине и биологии
Зачет. 1 з. е.
Основы критического мышления и теории аргументации
Экзамен. 5 з. е.
Математика для ML
Зачет. 3 з. е.
Современные технологии здравоохранения
Молекулярная биология и генетика
Экзамен. 5 з. е.
Зачет. 2 з. е.
Проектный практикум
2 семестр
февраль – июнь
Углубление в сферу
Дифзачет. 2 з. е.
Программирование на языке R
Дифзачет. 2 з. е.
Основы инновационного менеджмента и предпринимательства
Экзамен. 3 з. е.
Биостатистика — по выбору
Экзамен. 4 з. е.
Алгоритмы машинного обучения
Дифзачет. 4 з. е.
Доказательная медицина
Инжиниринг данных — по выбору
Экзамен. 3 з. е.
Экзамен 3 з. е
Глубокое обучение
Дифзачет. 3 з.е.
Организация и планирование научных исследований
Аналитика данных
Экзамен. 4 з. е.
Дифзачет. 3 з.е.
Основы научно-исследовательской деятельности и создание продукта
3 семестр
сентябрь – январь
Индивидуальный трек
Экзамен. 4 з. е.
Принятие решенией в здравоохранении
Экзамен
Научно-исследовательская работа
Экзамен. 2 з. е.
Омиксные технологии NGS — по выбору
Экзамен. 3 з. е.
Анализ естественного языка
Дифзачет. 2 з. е.
Организация и экономика здравоохранения
Зачет. 2 з. е.
Английский для профессиональной коммуникации
Экзамен. 3 з. е.
Компьютерное зрение
Зачет. 2 з.е.
Проектный практикум
Экзамен. 2 з. е.
Развертывание ML-моделей — по выбору
4 семестр
февраль – июнь
Выпускная квалификационная работа
Сформируете целостное представления о ведущих принципах врачебной этики и рассмотрите этические вопросы анализа биомедицинских данных и ML-технологий
Сможете вести профессиональную деятельность опираясь на философское осмысление изменений происходящие в IT и биомедицинской сферах, их влияния на социальную и духовную жизнь общества
Зачет
Решите индустриальный кейс. Начнете работу над ВКР или собственным проектом
Научно-исследовательская работа
Зачет. 3 з. е.
Современные модели машинного обучения
Зачет. 3 з. е.
Введение в хемоинформатику и молекулярный дизайн
Отзывы о программах магистратуры
Подлягин Алексей
Цель поступления на курс — приобретение новых знаний и опыта для применения на текущем месте работы с возможной сменой деятельности в ближайшем...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Поздеев Игнат
Хочу отметить запомнившиеся мне дисциплины по инжинирингу даных и системам хранения и обработки данных...
Читать далее
МФТИ | выпуск 2024 г.
Кожемяков Константин
В программе гармонично расставлены модули и курсы. Каждый новый курс был продолжением предыдущего, я мог последовательно углубляться в материал...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Берёзкин Илья
Скажу честно, переквалифицироваться из управленца в программиста сложно, но возможно. Благодарю преподавателей за их профессионализм...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Янов Максим
Решил сменить род деятельности и получить профессию в сфере IT. О том что есть такой курс узнал из роликов Клима Жукова. Мне понравилось...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2024 г.
Жериборова Екатерина
Захотелось изменить сферу деятельности, изучить что-то новое и интересное, а направление данного курса обучения — это технологии будущего...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Бабий Инесса
За 2 года обучения я получила колоссальное количество знаний в области IT и стала специалистом в машинном обучении...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Лебедев Александр
Для меня, как для психолога по образованию, магистратура по инженерии машинного обучения стала вызовом...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Максим
Помимо учебы в SF, поступил в магистратуру МФТИ. Мне было сложно с ходу смотреть под капот нейронных сетей. Благо в этот момент я учился в SF на курсе по Data Science...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Алексей
Великолепная школа! Это не просто слова. Учился на других курсах у конкурентов — это был ад: ничего не понятно, никто не помогает. Здесь все вертикально наоборот...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Татьяна
Решилась на обучение на основе интереса к тому, как устроена сфера IT. Очень интересно и сложно одновременно. Приобретенный опыт чрезвычайно полезен...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Марина
Начать обучение подтолкнула бесперспективность в карьере на основном месте работы. А тут все четко, ясно и для человека, несведущего в IT-сфере...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Егор
Всем привет! В данный момент учусь на курсе «Науки о данных». Когда я изучил рынок вакансий, эта специальность показалась мне довольно востребованной...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Настя
Радует, что менторы готовы помочь, а сейчас даже в выходные могут ответить на любой вопрос. Можно в любое время заморозить курс, если вдруг не хватает времени...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Станислав Черкесов
Обучаюсь в онлайн-магистратуре «Безопасность информационных систем» МИФИ x Skillfactory. Выбрал именно этот курс и формат по нескольким причинам...
Читать далее
МИФИ | выпуск 2025 г.
Работаю на металлургическом заводе. Цель поступления на курс — приобретение новых знаний и опыта для применения на текущем месте работы с возможной сменой деятельности.
Что понравилось: возможность очного обучения без отрыва от работы, компетентные преподаватели, хорошо структурированные и легкоусвояемые учебные материалы на платформе Skillfactory. Особая благодарность кураторам за внимание и индивидуальный подход. Знания пригодятся на любом месте работы, особенно связанной с цифровизацией бизнеса.
Я поступил на курс "Науки о данных". Я долго думал между НД и "Анализом данных в медицинской сфере", однако решил, что НД - это более широкопрофильная программа. До поступления в магистратуру СФ я учился на направлении химическая технология, а после - в магистратуре "Промышленная экология". В конце обучения я решил, что хочу объединить направления химии и IT, а с профильным IT образованием это сделать намного проще.
В начале обучения у меня уже была какая-никакая базовая подготовка в программировании на Python, однако курс по машинному обучению в первом семестре создал для меня некоторые сложности. Я считаю, что при должной самоорганизации, которой зачастую у меня не хватает, можно спокойно успевать слушать лекции и выполнять задания в срок без дополнительных усилий. Но это получается не всегда. Некоторые знания, уже полученные мной в ходе обучения на программе плохо уложились.
Я очень рад, что кураторы программы прислушиваются к предложениям студентов, выкладывают дополнительную информацию по темам по запросу студентов, исправляют некорректные модули. Не всегда быстро и не всегда правильно, но хотя бы наши просьбы берутся во внимание. Полученные знания пока что пригождаются для прохождения обучения, но сейчас я в активном поиске работы, для которой знания, полученные на программе определённо пригодятся.
Хочу отметить запомнившиеся мне дисциплины по инжинирингу даных и системам хранения и обработки данных. На протяжении долгого времени SQL был для меня максимально непонятным языком, однако после этих двух курсов с большим количеством практических занятий, я могу уверенно сказать, что я здорово в нём ориентируюсь и могу писать сложные запросы.
Раньше был аналитиком, но решил сменить профессию и пошел в онлайн-магистратуру за глубоким пониманием ML. Совмещать работу и учебу было тяжело, многое не успевал, но в процессе видел, что новые знания помогают в аналитике. Сейчас я уже на финальном этапе обучения — буду защищать магистерскую по реальному проекту от Sony. Считаю, что достиг своей цели обучения.
Скажу честно, переквалифицироваться из управленца в программиста сложно, но возможно. Благодарю преподавателей за их профессионализм и за диалог прямо во время онлайн-занятий.
Так же хотелось бы отметить возможность участия в хакатонах. Мы соревновалиь не только между собой, но и со студентами из других вузов. Решали задачи, которые действительно встречаются в работе. Я остался очень доволен уровнем знаний и дипломом гособразца, который, на мой взгляд, имеет больший вес, нежели обычный сертификат. Нисколько не пожалел, что поступил в УрФУ и Skillfactory.
На пятом десятке решил получить восстребованную IT-профессию и поступил в онлайн-магистратуру. Что могу сказать: здесь квалифицированные преподаватели — чувствуется богатый опыт и стаж. Нравится оперативная обратная связь — координаторы не оставляют ни одного вопроса без ответа. При этом чувствую, что результат обучения зависит в первую очередь от меня, поэтому стараюсь эффективно организовать свой учебный процесс.
Очень понравился формат обучения. Можно заниматься из любой точки мира, выполнять задания и пересматривать лекции в то время суток, в которое удобно. Преподаватели, которые работали с нами в процессе учебы, ясно и доходчиво объясняли материал, всегда были готовы к общению и ответам на вопросы.
Полученные знания оттачивались на хакатонах, которые проходили во время обучения. Во время участия в хакатонах и командных практических занятиях у нас сложилась команда, и в те моменты, когда не хватало мотивации или дисциплины, мы поддерживали друг друга.
Так сложились обстоятельства, что наша семья уехала жить в Бельгию, и я захотела получить образование, которое бы позволило мне работать дистанционно. Увидев предложение о поступлении в магистратуру УрФУ совместно со Skillfactory, я сразу же им воспользовалась. Учиться было очень трудно. Но я не опускала рук, прилагала усилия и шла к своей цели.
За 2 года обучения я получила колоссальное количество знаний в области IT и стала специалистом в машинном обучении. Считаю, что цель, которую я поставила, достигнута полностью.
Я психолог по образованию и осваиваю новую профессию практически с нуля. Вроде получается. Благодарю за труд наших преподавателей. Святослава Солодушкина — он дает глубинное понимание математики. Андрея Созыкина — он учит программированию на Python, работе с Pandas и тому, как писать API к готовой модели машинного обучения. Надеюсь, дальше будет больше ML, прикладных задач, хакатонов. Не терпится стать уверенным специалистом в этой области.
Помимо учебы в SF, поступил в магистратуру МФТИ. Мне было сложно с ходу смотреть под капот нейронных сетей. Благо в этот момент я учился в SF на курсе по Data Science и через пару месяцев стал быстро понимать, с чем их едят и как они применяются, а главное — у меня есть проекты для портфолио. Понимаешь, что над курсом работали сотни людей, каждый абзац заточен так, что сразу становится понятным. Рекомендую, потому что нет лучше инвестиций, чем инвестиции в себя :)
Великолепная школа! Это не просто слова. Учился на других курсах у конкурентов — это был ад: ничего не понятно, никто не помогает. Здесь все вертикально наоборот: возникла проблема/вопрос — в чате всегда помогут и подскажут, реально никто не оставит без обратной связи. Как школа программирования имеет отличную базу для обучения: все дается текстом и скриншотами, в отличие от конкурентов, где одни видео по три часа. В Skillfactory материал преподносится дозированно, рассказывается, как делать правильно, чтобы все успевать. Не разу не жалею о покупке курса по программированию!
Решилась на обучение на основе интереса к тому, как устроена сфера IT. Очень интересно и сложно одновременно. Приобретенный опыт чрезвычайно полезен в том, что получаешь новые знания, а также, видя свои страхи и неуверенность, шагаешь дальше. Буду стараться завершить курс. Очень важна поддержка ментора и координатора. Могу сказать, что они стараются быть на связи, предельно корректны и стараются поддержать в разных ситуациях. Из минусов — начала с нуля. Skillfactory дает хорошую базу, и я могу ее рекомендовать. Но нужно реально взвесить свои силы и возможности. Всем успехов в обучении! Организаторам, менторам, координаторам и всем участвующим в обучении — здоровья, мира, успехов в трудах! С уважением, Татьяна.
Начать обучение подтолкнула бесперспективность в карьере на основном месте работы. А тут все четко, ясно и для человека, несведущего в IT-сфере, все более-менее понятно и не так страшно, как кажется)) В общем, советую) Мы пошли вместе с подругой, а это еще больше подталкивает и поддерживает. Еще прельщает то, что в дополнение к моему основному диплому о высшем медицинском образовании будет еще одна профессия — в IT)
Всем привет! В данный момент учусь на курсе «Науки о данных». Когда я изучил рынок вакансий, эта специальность показалась мне довольно востребованной, к тому же я очень интересуюсь данными, анализом и головоломками) Сейчас работаю менеджером по бизнес-процессам, частично затрагиваю BI-аналитику, и мне захотелось сменить профиль, изучить принципы работы искусственного интеллекта, обработки и анализа данных, чтобы перейти в отдел разработки. На текущем этапе изучаю Python, очень интересно, но начинаю сталкиваться с трудностями (тема рекурсии не укладывается в голове, это первая тема, которая вызвала ступор). Но при разных проблемах с пониманием можно обращаться к команде курса: они всегда на связи и помогают, чем могут) Мне времени на учебу хватает, просто потому, что руководитель на работе заинтересован в профессиональном росте своих сотрудников и поощряет дополнительное образование, в общем — мне повезло) Я учусь и дома, и на работе, если нет загруженности) В моей организации занимаются разработкой технологий для медицины, в том числе — на основе алгоритмов машинного обучения, и после окончания курса я планирую развиваться там. Курс отвечает требованиям к компетенциям, которые нужны на старте работы в такой области) Что хочу сказать: если вам не приносит радости текущий род деятельности, никогда не поздно научиться чему-то новому и уйти туда, где за ваше удовольствие будут платить деньги. Это лучше, чем 7 лет своей жизни (в совокупности, по данным денверских статистиков) делать то, что не нравится ???? Удачи всем начинающим, силы воли всем продолжающим, поздравления всем закончившим ⭐️ Спасибо команде курса за возможность изменить жизнь к лучшему!)
Как создавать игры и не сойти с ума Работаю в мусорной сфере, занимаюсь контролем и отчетностью. Пока что я в начале своего пути, но уже с уверенностью могу сказать, что курс невероятно интересен. Радует, что менторы готовы помочь, а сейчас даже в выходные могут ответить на любой вопрос. Можно в любое время заморозить курс, если вдруг не хватает времени, ну или перевестись на другой поток, если сильно много пропустили (как я). Очень радует, что в конце обучения у меня уже будет куча готовых проектов для портфолио, а самое главное — то, что останется бесценный опыт, который в будущем даст мне неплохую зарплату)) Ах да, чтобы не сойти с ума от количества информации, старайтесь подавать ее в себя порциями, не пытайтесь откладывать все на последний момент. Чем дальше вы продвигаетесь, тем больше информации в каждом модуле, не насилуйте себя и выделяйте время на обучение каждый день)
Обучаюсь в онлайн-магистратуре «Безопасность информационных систем» МИФИ x Skillfactory. Выбрал именно этот курс и формат по нескольким причинам: - удобный формат обучения, наглядные материалы и много практики; - возможность совмещать с работой (занятия в вечернее время онлайн); - престижный вуз и известная платформа; - диплом государственного образца.
Выберите сами, в каком формате выполнять ВКР
Научное исследование
Внесите вклад в развитие индустрии. Поделитесь выводами с медицинским сообществом и продолжите развитие в сфере научных исследований
Нужен академический бэкграунд: публикации в научных журналах, выступления на конференциях
Бизнес-кейс
Нужно пройти отбор на такой формат ВКР. Научным руководителем будет представитель индустриального партнера
Решите реальную задачу от индустриального партнера. Получите обратную связь, опыт и кейс в портфолио
Стартап
Студенты МФТИ могут бесплатно участвовать в «Физтех.Идее» — акселерационной программе, которая поддерживает проектные команды
Научным руководителем будет опытный ментор. Стартап должен пройти как минимум одну акселерационную программу
Воплотите свою идею в реальный проект
Темы для выпускной работы
Создавайте новые проекты, набирайтесь опыта и добавляйте в портфолио реальные кейсы. Все это — в рамках ВКР
Green Data
Построить систему, которая прогнозирует течение рассеянного склероза
MyGenetics
Разработать нейроконсультанта по здоровью
«Семейный доктор»
Собрать модель, которая на основе данных пациента рекомендует метод лечения
«К-Скай»
Создать программу, которая автоматизирует написание истории болезни
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
Дисциплина
Основы программирования на Python
Научный сотрудник Института фундаментальных проблем биологии РАН
Руководила грантами РНФ, Фонда президентских грантов для молодых ученых и для НКО
Преподаватель Кандидат биологических наук
Опыт более 9 лет
Дарья Ветошкина
Дисциплина
Организация научных исследований
Старший научный сотрудник лаборатории генетики микроорганизмов ИОГен РАН
Преподаватель Кандидат биологических наук
Опыт более 10 лет
Дисциплина
Омиксные технологии NGS
Алексей Ковтун
Руководитель отдела инновационных технологий центра диагностики и телемедицины
Научный сотрудник лаборатории здоровья и цифровизации здравоохранения МФТИ
Преподаватель
Опыт более 4 лет
Дисциплина
Этические аспекты исследований в медицине и биологии
Дарья Шарова
Biomedical Imaging Team Lead
Был приглашенным лектором в «Сколково»
Преподаватель
Опыт более 5 лет
Дисциплина
Аналитика данных
Александр Сарачаков
Старший преподаватель каф. биоэтики РНИМУ им. Пирогова
Преподаватель
Опыт более 4 лет
Выпускник НИУ ВШЭ, лауреат стипендии фонда Оксфорда, спикер конференций.
Дисциплина
Этические аспекты исследований в медицине и биологии
Григорий Часовских
Руководитель отдела оценки технологий Biocad
Преподаватель
Опыт более 10 лет
Выпускница экономического факультет СПбГУ, Stockholm University School of Business. Курсы доказательной медицины и ОТЗ в University of Glasgow, University of Oxford
Дисциплина
Доказательная медицина
Дарья Толкачева
Senior Data Scientist, Aramco
Преподаватель
Опыт более 5 лет
Работал ML-инженером в BIOCAD
Дисциплина
Аналитика данных
Антон Георгиевич
Руководитель инвест.направления
Автор Преподаватель
Выпускник высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ. Победитель Всероссийского конкурса «Лидеры России 2021»
Дисциплина
Создание инновационного продукта и предпринимательской деятельности
Александр Аксютин
Опыт более 9 лет
Старший преподаватель НИУ ВШЭ
Автор Преподаватель
Разработала два онлайн-курса для национальной платформы OpenEdu
Дисциплина
Выравнивающий курс по математике
Маргарита Бурова
Опыт более 10 лет
Ex. научный сотрудник «Онкодиагностика Атлас»
Академические руководители программы
Head of Computational Chemistry Division, BIOCAD
Эмиль Магеррамов
Эксперт в сферах Data Science и управления командами
Сооснователь EORA
Станислав Отставнов
Автор и соавтор ряда научных публикаций (журналы The Lancet, Nature)
Член подкомитета «Искусственный интеллект в здравоохранении» технического комитета по стандартизации «Искусственный интеллект»
Подпишитесь на Telegram-канал магистратуры и будьте в курсе новостей о подготовке и поступлении
Это что-то вроде кешбэка от государства. Если вы — налоговый резидент (находитесь на территории РФ более 183 дней в течение 12 месяцев) и работаете по трудовому договору, то каждый месяц работодатель должен отчислять с вашей зарплаты 13% государству, чтобы оплатить подоходный налог. Из этих денег вы можете вернуть себе до 15 600 ₽/год в виде налогового вычета за обучение. Таким образом, оплатив двухгодовое обучение в магистратуре, вы сможете вернуть 31 200 ₽. Для этого вам нужно подать заявление через личный кабинет на сайте nalog.ru (можно залогиниться через «Госуслуги»). К заявлению нужно приложить все документы, которые подтверждают ваше право на вычет: 1) Справку 2-НДФЛ от вашего работодателя 2) Договор на обучение c МФТИ 3) Лицензию МФТИ на образовательную деятельность. У нас такая есть 4) Чеки об оплате обучения. Мы отправляем эти чеки на вашу электронную почту, их можно взять оттуда 5) Справку о получении образовательных услуг. Чтобы получить нашу справку, напишите в чат поддержки
Ваше заявление будут рассматривать в налоговой в течение месяца. Инспектор может запросить другие документы, если этих ему покажется недостаточно. В случае успеха вам должны выдать специальное уведомление о праве на вычет. Это уведомление нужно передать в бухгалтерию вашего работодателя. После этого работодатель должен выплачивать вам всю зарплату, не удерживая подоходный налог в пользу государства, пока не выплатит всю сумму вычета.
Вы получаете образовательный кредит под 3% на любой период обучения. Пока учитесь и 9 месяцев после выпуска выплачиваете только проценты. Затем 15 лет каждый месяц вносите полную сумму по кредиту, пока не погасите долг. Можно закрыть кредит досрочно. Точные суммы взносов зависят от выбранной программы.
Приведем пример. Допустим, вы заплатили 100 000 рублей за семестр. При ставке 3% каждый месяц нужно выплачивать банку 700 рублей. Но на время льготного периода он будет снижен: понадобится вносить по 100 рублей в месяц.
Ничем, вы получите диплом магистра очной формы обучения.
03.04.01 Прикладная математика и физика
Нет, вступительные испытания пройдут онлайн на прокторинг-платформе МФТИ. Подать документы вы также сможете онлайн или по почте.
Техническое образование не обязательно, подойдет любой диплом бакалавра. Главное справиться со вступительными испытаниями
Ваш куратор расскажет о датах появления приказа на зачисление.