Онлайн-магистратура МФТИ Прикладной анализ данных в медицинской сфере

Программа подойдет всем, у кого есть бэкграунд в медицине и смежных сферах

Чтобы поступить на магистерскую программу, нужен диплом бакалавра или специалиста по любому направлению.

• Выпускникам медицинских вузов Тем, кто освоил профессию, но не хочет работать в персонализированной медицине
• Ученым и исследователям Тем, кто хочет получить знания и опыт для работы в научных исследованиях и лабораториях
• Медикам, биологам и фармацевтам Тем, кто хочет расширить стек и углубиться в высшую математику для решения реальных бизнес-задач
• Всем, кто хочет сменить профессию И применять имеющиеся знания и опыт в новом направлении — без необходимости начинать с нуля

Ваше резюме после обучения

Навыки:

• 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
• Работать с базами данных генетической и медико-биологической информации: OMIM, Cosmic, ClinVar, HGMD, 1000 Genomes

Программа магистратуры

1 семестр Основы профессии

• Программирование на Python для анализа данных
• Этические аспекты исследований в медицине и биологии
• Проектный практикум
• Основы критического мышления и теории аргументации
• Математика для ML
• Современные технологии здравоохранения
• Молекулярная биология и генетика

2 семестр Углубление в сферу

• Программирование на языке R
• Основы инновационного менеджмента и предпринимательства
• Глубокое обучение
• Основы научно-исследовательской деятельности и создание продукта
• Биостатистика– по выбору
• Алгоритмы машинного обучения
• Организация и планирование научных исследований
• Доказательная медицина
• Инжиниринг данных – по выбору
• Аналитика данных

З семестр Индивидуальный трек

• Принятие решений в здравоохранении
• Научно-исследовательская работа
• Компьютерное зрение
• Омиксные технологии
• NGS - по выбору
• Английский для профессиональной коммуникации
• Проектный практикум
• Организация и экономика здравоохранения
• Анализ естественного языка
• Развертывание ML-моделей - по выбору

4 семестр Выпускная квалификационная работа

• Современные модели машинного обучения
• Введение в хемоинформатику и молекулярный дизайн
• Научно-исследовательская работа