Образовал
Сложность
Сложность
Продвинутый
Тип обучения
Тип обучения
Высшее образование
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Отсутствует
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

640 000 ₽
есть рассрочка

Data Science превращает медицину будущего — в наше настоящее

-Анализирует медицинские изображения, помогает ставить диагнозы оперативнее и точнее

-Дает рекомендации по лечению, основываясь на персональных данных пациента

-Позволяет быстрее и дешевле разрабатывать новые лекарственные препараты

Для этих задач рынку нужны вы — дата-сайентисты с экспертизой в медицине 

Для кого эта программа?

Для медицинских специалистов, биологов и ученых, которые хотят:

Применять Data Science в текущей работе. Повысите квалификацию, свою ценность для работодателя и зарплату.

Использовать технологии ИИ в своих проектах. Сможете разрабатывать инновационные медицинские решения.

Поменять работу — на интересную и перспективную. Дополните ваш бэкграунд актуальными навыками. Не придется начинать все с нуля.

Успешно проводить научные исследования. Освоите современные инструменты и расширите свои возможности.

Используйте ваш опыт, чтобы стать уникальным специалистом

Эта программа — прямой путь в востребованную нишу с низкой конкуренцией. Вы сможете войти в сферу анализа данных через опыт и знания в медицине.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
Анализ данных
4
Биостатистика
6
Экономика здравоохранения
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

COO EORA Data Lab ex-Beiersdorf AG Data Scientist.

Заведующий лабораторией анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения Физтех-школы биологической и медицинской физики МФТИ
 

Автор и соавтор ряда научных публикаций (журналы The Lancet, Nature и др.), член подкомитета “Искусственный интеллект в здравоохранении” технического комитета по стандартизации “Искусственный интеллект».
 

Образовательная организация

Московский физико-технический институт (Физтех) является одним из ведущих вузов страны и входит в основные рейтинги лучших университетов мира.

Институт обладает не только богатой историей – основателями и профессорами института были Нобелевские лауреаты Пётр Капица, Лев Ландау и Николай Семенов – но и большой научно-исследовательской базой.

Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха», сформулированная Петром Капицей: кропотливый отбор одаренных и склонных к творческой работе абитуриентов; участие в обучении ведущих научных работников; индивидуальный подход к отдельным студентам с целью развития их творческих задатков; воспитание с первых шагов в атмосфере технических исследований и конструктивного творчества с использованием потенциала лучших лабораторий страны.

Среди выпускников МФТИ — нобелевские лауреаты Андрей Гейм и Константин Новоселов, основатель компании ABBYY Давид Ян, один из авторов архитектурных принципов построения вычислительных комплексов Борис Бабаян.

Школа по работе с данными SkillFactory обучение Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Engineering и AI
Обучение в школе SkillFactory построено на большом количестве практики. В программах курсов добавлено только, что приведет вас к цели обучения: получить навыки и знания для того, чтобы успешно устраиваться на новую работу, или повышать свои скиллы.
SkillFactory – это онлайн-школа, которая готовит специалистов по работе с данными и IT-продуктами.

Мы предлагаем краткосрочные и годовые курсы для подготовки специалистов с нуля и даем уверенный старт для того, чтобы начать путь в современных IT-профессиях.

Наши программы обучения составлены при участии ведущих специалистов из крупных российских и зарубежных компаний, таких как NVIDIA, Amazon, Яндекс, BON Games, Lamoda.

Направления обучения:
— Data Science
— Machine Learning
— Big Data
— анализ данных с применением Python
— веб-разработка
— геймдизайн
— управление IT-продуктами

По завершении курса вы получаете сертификат, портфолио из реализованных проектов, опыт участия в хакатонах и путевую карту дальнейшего развития

Программа курса

Первый семестр

Философия и методология научных исследований 2 з.е.
Программирование на Python для анализа данных 5 з.е.
Аналитика данных 5 з.е.
Этические аспекты исследований в медицине и биологии 2 з.е.
Организация научных исследований 2 з.е.
Элективы
Молекулярная биология 5 з.е.
Математика для машинного обучения 5 з.е.
Генетика 5 з.е.
Практика: Хакатон 3 з.е.

Второй семестр

Алгоритмы машинного обучение 6 з.е.
Биостатистика 6 з.е.
Элективы
Инжиниринг данных 6 з.е.
Доказательная медицина 6 з.е.
Современные технологии здравоохранения 4 з.е.
Основы создания инновационного продукта и предпринимательской деятельности в сфере живых систем 4 з.е.
Практика: Решение кейсов от работадателей 2 з.е.
Научно-исследовательская работа 6 з.е.

Третий семестр

Иностранный язык 4 з.е.
Элективы
Персонализованная медицина 8 з.е.
Омиксные технологии NGS 8 з.е.
Организация и экономика здравоохранения 8 з.е.
Продвинутое программирование 8 з.е.
Продвинутые методы анализа данных 8 з.е.
Принятие решенией в здравоохранении (десижн-мейкинг) 8 з.е.
Проектная групповая практика 2 з.е.
НИР 6 з.е.

Четвертый семестр

Практика: Итоговый проект
Конференция: обмен опытом с коллегами и внешними гостями
Работа с карьерным центром

Подборки, в которых участвует курс

Рейтинг курса

4.8
рейтинг
0
0
0
0
0
обновлено 28.11.2022 16:52

Прикладной анализ данных в медицинской сфере

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями