Top.Mail.Ru
Центр «Пуск»
Разработка IT продукта
Финансовые технологии и аналитика
Управление цифровым продуктом
Прикладной анализ данных в медицине
Науки о данных
Резидент «Сколково». EdTech партнер программы
Управление цифровым продуктом
Финансовые технологии и аналитика
Разработка IT-продукта
Онлайн-магистратура
«Прикладной анализ данных в медицине»
Диплом магистра:
государственного образца

Направление обучения:
501.04.02 «Прикладная математика и информатика»

Стоимость
228 000 ₽ за семестр или от 342 ₽ за месяц при оплате кредитом с гос.поддержкой

Учебный план
Прием документов:
10 апреля — 16 августа

Старт обучения:
01 сентября 2024

Срок обучения:
2 года

Формат:
очная магистратура в онлайн-формате

Правила приема и порядок поступления
Основная информация
Диплом магистра:
Направление обучения:
государственного образца
03.04.01 «Прикладная математика и физика»
228 000 ₽ за семестр или от 342 ₽ в месяц при оплате кредитом с господдержкой
Стоимость
2 года
Формат:
Старт обучения:
1 сентября 2024
Прием документов:
10 апреля — 16 августа
Срок обучения:
очная магистратура в онлайн-формате
Правила приема и порядок поступления
Приемная кампания 2024
Получите диплом магистра МФТИ за 2 года обучения в онлайн-формате
Чем занимается Data Scientist
Data Science в сфере медицины анализирует медицинские данные для улучшения клинической практики, исследований и управления здравоохранением.
Работа таких специалистов позволяет организациям получать максимальную пользу от своих данных и аналитики. Например, Data Scientist может проанализировать данные электронных медицинских записей и выявить паттерны заболеваний, разработать модель машинного обучения для прогнозирования риска повторной госпитализации пациентов с хроническими заболеваниями или создать алгоритм для автоматической диагностики заболеваний на основе медицинских изображений
Направления, по которым можно работать после окончания магистратуры
Внедряет и улучшает модели машинного обучения в медицинских проектах. Например, может провести развертывание модели глубокого обучения для анализа рентгеновских снимков и МРТ с целью раннего выявления признаков рака
Инженер MLOps
Эксперт по внедрению
и разработке проектов
Находит финансирование на проекты, разрабатывает стратегии внедрения инноваций, управляет командой. Например, может внедрить систему электронных записей в больнице, что сократит время на заполнение документации и снизит число медицинских ошибок
Биоинформатик
Работает с медицинскими данными, анализирует их и создает модели химических и биологических процессов. Например, биоинформатики открыли новые биомаркеры, что позволяет выявить наличие тяжелых заболеваний на ранних стадиях
Пройдите квиз и получите рекомендации по выбору дисциплин на программе. Эти рекомендации помогут вам спроектировать траекторию обучения в зависимости от ваших предпочтений
Направления, по которым можно работать после окончания магистратуры
Внедряет и улучшает модели машинного обучения в медицинских проектах. Например, может провести развертывание модели глубокого обучения для анализа рентгеновских снимков и МРТ с целью раннего выявления признаков рака
Инженер MLOps
Эксперт по внедрению и разработке проектов
Находит финансирование на проекты, разрабатывает стратегии внедрения инноваций, управляет командой. Например, может внедрить систему электронных записей в больнице, что сократит время на заполнение документации и снизит число медицинских ошибок
Биоинформатик
Работает с медицинскими данными, анализирует их и создает модели химических и биологических процессов. Например, биоинформатики открыли новые биомаркеры, что позволяет выявить наличие тяжелых заболеваний на ранних стадиях
Пройдите квиз и получите рекомендации по выбору дисциплин на программе. Эти рекомендации помогут вам спроектировать траекторию обучения в зависимости от ваших предпочтений
Пройти квиз
Кому подойдет программа
Для успешного освоения программы нужно знать биологию и математику (теорию вероятности и матстатистику), а также иметь диплом о высшем образовании — бакалавра или специалиста
Практикующим и начинающим медикам и биологам
Аналитикам данных, желающим углубиться в биомедицину
Учебный план разработан таким образом, чтобы дать возможность освоить программу с нуля, вне зависмости от наличия технического бекграунда. Для абитуриентов предусмотрен подготовительный курс. Он содержит лекции по математике и алгоритмам, записи консультации с экспертом и пробные экзаменационные билеты
Исследователям и разработчикам в биомедицине
Практикующим специалистам будет легче освоить учебный трек по работе с данными в биомедицине, а начинающие смогут углубиться в специальность. Это отличная возможность получить новую профессию
На программе вы получите базовые знания в прикладных дисциплинах, которые помогут сменить направление работы
Во время обучения вы сможете доработать свою технологическую разработку, лабораторное или научное исследование
Среда обучения
Как построено обучение
Все лекции, семинары и практика проходят онлайн. Материалы размещены на  платформе МФТИ, Skillfactory и Yandex Wiki и доступны 24/7 — это возможность изучать материалы в удобное время.
Общение происходит в Пачке — удобный способ быстро получить поддержку от координатора, обсудить домашнее задание с сокурсниками или узнать о важном мероприятии
Содержание обучения
Все асинхронные материалы (видеолекции, текстовые уроки) вы изучаете на платформе самостоятельно в удобное для себя время. Синхронные занятия с экспертами проходят по вечерам и выходным. На освоение учебного материала вам понадобится 20–30 часов в неделю.
В онлайн-магистратуре две сессии в год, по каждой дисциплине сдается зачет или экзамен. Также во всех дисциплинах есть домашние задания с дедлайном. Хорошие оценки за домашние задания и посещение семинаров позволяют накопить баллы и получить «автомат»
Гостевые лекции
Практика — основа обучения
В двух семестрах проходит проектный практикум в формате хакатона или дататона, на котором вы решаете индустриальные кейсы от компаний-партнеров вуза. Все кейсы — реальные задачи, которые можно положить в портфолио
Проекты с сокурсниками
Раз в две недели вы сможете посетить авторские лекции, мастер-классы, воркшопы и интенсивы от экспертов. На гостевых встречах у вас будет возможность узнать о компании, продукте, кейсах внутри организаций, корпоративной культуре, стажировках и карьерных возможностях напрямую от представителей бизнеса
У нас учатся сотни студентов из 146 городов и 11 стран: России, Казахстана, Киргизии, Сербии, Беларуси, Эстонии, Кипра, Чехии, Канады, США и Нидерландов.
Формат обучения расширяет географию профессиональных знакомств магистрантов и позволяет найти единомышленников по всему миру. Это дает расширенные возможности для нетворкинга, запуска совместных проектов, коллабораций
Продукт, распознающий и классифицирующий паттерны тремора
Muscles.ai
2 студента продолжат работать в компании после обучения
Мила Улыбина, основатель: «Работа со студентами вдохновляет и дает твердую опору для развития. Вместе мы работаем над важным продуктом, подаем заявки на гранты и планируем патентовать РИД»
Система ранней диагностики рака молочной железы на основе алгоритмов компьютерного зрения
Medframe.
Сервис прогноза течения рассеянного склероза
GreenData
Егор Изгаршев, Founder & CTO: «Проект уже готов к пилотному внедрению как в медицинских, так и в корпоративных организациях, что демонстрирует отличные результаты работы команды. Мы планируем предложить стажировку наиболее выдающимся участникам»
Вячеслав Кузнецов, ведущий специалист: «Разработки студентов практически не имеют аналогов: тут и анализ МРТ, и анализ текстов — комбинированное решение. Мы не нашли в открытых источниках информации о существовании подобных решений. Это очень круто и полезно для компании»
Преподаватели
Дисциплины преподают ведущие исследователи в области Data Science и практикующие специалисты крупнейших компаний из области биомедицины и биоинформатики. Преподаватели помогут вам разобраться в теории и решить практические задания, ответят на вопросы и дадут обратную связь
Станислав Отставнов
Кандидат эконом. наук, зав. Лабораторией анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ

Кандидат биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории генетики микроорганизмов ИОГен РАН
Алексей Ковтун
Валерия Лемешко
Кандидат фармацевт. наук, сотрудник Лаборатории анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ
Дарья Ветошкина
Кандидат биологических наук, научный сотрудник Института фундаментальных проблем биологии РАН
Руководитель отдела инновационных технологий Московского центра диагностики и телемедицины
Дарья Толкачева
Руководитель отдела оценки технологий здравоохранения АО «БИОКАД»
Научный сотрудник Лаборатории МФТИ

Наимзада Мухаммад Давид Зияуддин
Дарья Шарова
Кирилл Сапожников
Статистическое сопровождение RWE и синтез научных доказательств в АО «БИОКАД»
Екатерина Шестакова
Аспирант 3-го факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ им. М. В. Ломоносова
Григорий Часовских
Преподаватель кафедры биоэтики и международного медицинского права ЮНЕСКО, РНИМУ им. Пирогова
Станислав Отставнов
Кандидат эконом. наук, зав. Лабораторией анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ
Дарья Ветошкина
Кандидат биологических наук, научный сотрудник Института фундаментальных проблем биологии РАН
Валерия Лемешко
Кандидат фармац. наук, сотрудник Лаборатории анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ
Кандидат биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории генетики микроорганизмов ИОГен РАН
Алексей Ковтун
Руководитель отдела инновационных технологий Московского центра диагностики и телемедицины
Дарья Шарова
Научный сотрудник Лаборатории МФТИ
Наимзада Мухаммад Давид Зияуддин
Руководитель отдела оценки технологий здравоохранения АО «БИОКАД»
Дарья Толкачева
Статистическое сопровождение RWE и синтез научных доказательств в АО «БИОКАД»
Кирилл Сапожников
Аспирант 3-го факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ им. М. В. Ломоносова
Екатерина Шестакова
Преподаватель кафедры биоэтики и международного медицинского права ЮНЕСКО, РНИМУ им. Пирогова
Григорий Часовских
Учебный план
В каждом семестре для дисциплин указано количество зачетных единиц (ЗЕ). По ним вы можете оценить трудоемкость учебной работы: в МФТИ 1 ЗЕ = 45 академических часов
Изучаем основы и выравниваем базу
1 семестр.
Изучение обязательных дисциплин, предусмотренных стандартами высшего образования
3 ЗЕ
Этические аспекты исследований в медицине и биологии
3 ЗЕ
Современные технологии здравоохранения
5 ЗЕ
Молекулярная биология и генетика
4 ЗЕ
Программирование на Python для анализа данных
1 ЗЕ
Основы критического мышления и теории аргументации
6 ЗЕ
Математика для машинного обучения
2 ЗЕ
Проектный практикум
3 ЗЕ
Дисциплины Цифровых кафедр
Изучение дисциплин, которые лежат в основе прикладного анализа данных в медицине
2 семестр.
Погружаемся в основы профессии
3 ЗЕ
Организация и планирование научных исследований
3 ЗЕ
Основы научно-исследовательской деятельности и создания продукта
2 ЗЕ
Программирование на языке R
3 ЗЕ
Аналитика данных
3 ЗЕ
Алгоритмы машинного обучения
2 ЗЕ
Основы инновационного менеджмента и предпринимательства
3 ЗЕ
Дисциплины Цифровых кафедр
3 ЗЕ
Глубокое обучение
4 ЗЕ
Доказательная медицина
3 ЗЕ
Биостатистика
3 ЗЕ
Инжиниринг данных
3 семестр.
Изучение продвинутых дисциплин, прохождение практикума, а также написание научно-исследовательской работы (НИР)
Погружаемся в профессию и технологии
3 ЗЕ
Анализ естественного языка
3 ЗЕ
Компьютерное зрение
2 ЗЕ
Развертывание ML-моделей
2 ЗЕ
Омиксные технологии NGS
2 ЗЕ
Принятие решений в здравоохранении
2 ЗЕ
Английский для профессиональных коммуникаций
1 ЗЕ
Проектный практикум
22 ЗЕ
Научно-исследовательская работа
2 ЗЕ
Организация и экономика здравоохранения
4 семестр.
Выполняем и защищаем ВКР
Изучение еще большего количества продвинутых дисциплин, сдача НИР и защита выпускной квалификационной работы (ВКР)
3 ЗЕ
Современные модели машинного обучения
3 ЗЕ
Введение в хемоинформатику и молекулярный дизайн
23 ЗЕ
Научно-исследовательская работа
9 ЗЕ
Выполнение и защита выпускной квалификационной работы
Список необходимых документов
Написать мотивированное письмо и успешно сдать экзамены
Четыре шага к поступлению
Как поступить в магистратуру
Подписать договор и оплатить обучение
Найти свою фамилию в приказе о зачислении
Подать документы через
Фото в электронном виде

СНИЛС
Паспорт
Документ о высшем образовании и приложение к нему
Оплата обучения
Налоговый вычет 13%
Узнайте подробнее у менеджера при записи на программу
Весь срок обучения и 9 месяцев после окончания вы платите только проценты по кредиту — остальное можете возвращать в течение 15 лет
Кредит под 3%
С оплатой по кредиту с господдержкой от Сбера
От 342 ₽ в месяц
Полная стоимость обучения
912 000 ₽
Стоимость семестра
228 000 ₽
Подать заявку на поступление
Вступайте в чат программы в телеграмм, чтобы получить полную инструкцию и задать вопросы
Telegram
Мы обрабатываем файлы cookie
Они помогают нам делать этот сайт удобнее для пользователей. Продолжая работу с сайтом, вы соглашаетесь с обработкой файлов cookie вашего браузера. Однако вы можете запретить обработку некоторых типов файлов cookie в настройках вашего браузера
Мы обрабатываем файлы cookie
Cookie Settings
Cookies necessary for the correct operation of the site are always enabled.
Other cookies are configurable.
Essential cookies
Always On. These cookies are essential so that you can use the website and use its functions. They cannot be turned off. They're set in response to requests made by you, such as setting your privacy preferences, logging in or filling in forms.
Analytics cookies
Disabled
These cookies collect information to help us understand how our Websites are being used or how effective our marketing campaigns are, or to help us customise our Websites for you. See a list of the analytics cookies we use here.
Advertising cookies
Disabled
These cookies provide advertising companies with information about your online activity to help them deliver more relevant online advertising to you or to limit how many times you see an ad. This information may be shared with other advertising companies. See a list of the advertising cookies we use here.