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