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
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.
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.