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

Кому подойдет программа

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

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

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

Изучение дисциплин, которые лежат в основе прикладного анализа данных в медицине

2 семестр.

Погружаемся в основы профессии

3 семестр.

Изучение продвинутых дисциплин, прохождение практикума, а также написание научно-исследовательской работы (НИР)

Погружаемся в профессию и технологии

4 семестр.

Выполняем и защищаем ВКР

Изучение еще большего количества продвинутых дисциплин, сдача НИР и защита выпускной квалификационной работы (ВКР)

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