Data Science в медицине
Специализированная программа ДПО «Data Science в медицине» от онлайн-школы SkillFactory совместно с Сеченовским университетом.
Сеченовский университет — крупнейший медицинский вуз России.
Почему Data Science в медицине так важен:
— Эффективное хранение и визуализация данных для оптимизации процессов.
— Анализ данных для выявления закономерностей, прогнозов и точных диагнозов.
— Применение методов машинного и глубокого обучения для сокращения издержек и ускорения производства лекарств.
А ещё, студенты ДПО программы получат доступ к цифровой платформе больших медицинских данных Сеченовского университета.
Это обучение для тех, кто уже имеет опыт или знания в медицине, биологии или фармацевтике. По математике пригодятся только базовые навыки.
Преимущества онлайн-программы Data Science в медицине:
- Диплом Сеченовского университета о профессиональной переподготовке.
Выделитесь среди коллег или покажите свой уровень при трудоустройстве. - Разбор медицинских кейсов.
Освойте именно те инструменты Data Science, которые пригодятся в работе. - Обучение онлайн.
Учитесь без отрыва от основной работы около 15 часов в неделю. - Нетворкинг.
Консультируйтесь с вузовскими преподавателями и знакомьтесь с экспертами индустрии. - Поддержка координаторов и менторов.
Первые помогут не терять мотивацию и темп обучения, вторые дадут письменную или устную обратную связь по учебным вопросам. - Больше практики и кейсов в портфолио.
Работайте с цифровой платформой больших медицинских данных Сеченовского университета. Решите 3 больших кейса — по одному в каждом блоке.
Программа обучения «Data Science в медицине»:
Блок 1 — Основы науки о данных (5 месяцев).
Выравнивающий курс базовой математики.
Искусственный интеллект в медицине.
Python для анализа данных.
Очистка, подгрузка и визуализация данных.
Практика. Решение медицинской задачи с помощью методов анализа данных.
Разведочный анализ данных.
Инжиниринг данных. Основы SQL.
Язык R.
Принципы поиска и отбора медицинских данных. Источники.
Статистический анализ медицинских данных.
Основы Linux.
Блок 2 — Математика и основы машинного обучения (4 месяца).
Основы машинного обучения.
Практическое применение нейросетей для задач классификации в медицине.
Высшая математика для машинного обучения.
Применение машинного обучения для анализа медицинских данных.
Глубокое обучение и нейронные сети.
Практика. Хакатон.
Блок 3 — Индивидуальный трек (2 месяца).
Анализ данных NGS.
Выбор специализации (дисциплина + выполнение итогового проекта):
— Обработка естественного языка (NLP) в медицине.
— Компьютерное зрение (CV) для обработки медицинских изображений.
По окончании вы получите диплом о профессиональной переподготовке Skillfactory и удостоверение о повышении квалификации гособразца Сеченовского университета.
Перейти на страницу программы →
Отправить комментарий