Курс "Data Science в медицине" от SkillFactory и Первого МГМУ им. И.М. Сеченова — это профессиональная образовательная программа для специалистов, желающих освоить анализ данных в здравоохранении. Он разработан совместно с ведущим медицинским университетом России, что гарантирует соответствие отраслевым требованиям. Программа длится 12 месяцев и ориентирована на формирование практических навыков работы с медицинскими данными с использованием современных инструментов анализа.

Кому подойдет курс

Программа предназначена для:

• Врачей и медицинских работников, стремящихся внедрить data-driven подходы в свою практику.
• IT-специалистов, планирующих работать с медицинскими данными.
• Аналитиков и исследователей, желающих углубиться в специфику здравоохранения.

Получаемые навыки

Слушатели освоят:

• Методы обработки структурированных и неструктурированных медицинских данных.
• Построение прогнозных моделей для диагностики и лечения.
• Анализ медицинских изображений с помощью нейросетей.
• Работу с EHR (электронными медкартами) и клиническими базами данных.
• Основы биоинформатики и геномного анализа.
• Интерпретацию результатов с учетом медицинской этики и нормативов.

Требуемый уровень подготовки

Для комфортного обучения необходимы:

• Базовые знания Python (циклы, функции, структуры данных).
• Понимание основ линейной алгебры, статистики и теории вероятностей.
• Опыт работы в медицине или IT приветствуется, но не обязателен.

Практическая составляющая

70% учебного времени посвящено практике. Слушатели выполняют:

• Реальные проекты на медицинских данных: прогнозирование заболеваний, анализ диагностических изображений.
• Работу с симуляторами клинических случаев.
• Итоговый проект по выбранной специализации (онкология, кардиология и др.).

Формат обучения и поддержка

Обучение проходит онлайн в удобном темпе. Форматы занятий:

• Видеолекции от экспертов SkillFactory и Сеченовского университета.
• Живые вебинары с разбором кейсов.
• Автоматизированные тренажеры для отработки навыков.

Каждого студента сопровождает куратор-практик. Преподаватели проверяют все домашние задания с персональными комментариями, проводят еженедельные Q&A-сессии.

Карьерные перспективы

Выпускники смогут претендовать на позиции:

• Data Scientist в медицинских стартапах и фармкомпаниях.
• Аналитик медицинских данных в клиниках и исследовательских центрах.
• Специалист по машинному обучению в HealthTech.

Изучаемые технологии и программы

В программе:

• Язык Python и библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn.
• Инструменты для глубокого обучения: TensorFlow, PyTorch.
• Среды для анализа медицинских изображений: DICOM-ридеры.
• Платформы работы с геномными данными: Biopython.
• Системы управления базами данных: SQL.

Структура курса

Программа разделена на 6 модулей:

1. Основы Data Science и медицинской статистики.
2. Обработка структурированных медицинских данных.
3. Компьютерное зрение для диагностики.
4. NLP для анализа клинических текстов.
5. Прогнозное моделирование в онкологии и кардиологии.
6. Регуляторика и этика в медицинских исследованиях.

Документ об окончании

При успешной защите итогового проекта выдается:

• Диплом о профессиональной переподготовке от Первого МГМУ им. И.М. Сеченова.
• Сертификат SkillFactory.

Трудоустройство и заработок

Курс включает карьерный блок:

• Подготовку резюме и портфолио.
• Тренировку собеседований с HR-специалистами.
• Доступ к вакансиям партнеров: фармацевтических холдингов, медицинских IT-компаний.

Большинство выпускников начинают работать в течение 3-6 месяцев после завершения программы. Уровень стартовой зарплаты в Москве составляет 110 000–150 000 рублей для позиций junior-специалистов.

«Данные — это новая нефть!»
Клайв Хамби

«А данные сегодня, если хотите, — это новая нефть, золото, платина XXI века»
Михаил Мишустин

По прогнозам Gartner, ведущего международного эксперта сфере ИТ, темп быстрорастущего рынка process mining к 2030 году составит более 30%.

Компании в самых разных отраслях обращаются к process mining для того, чтобы улучшить свою деятельность и оставаться конкурентоспособными во все более цифровом мире.

Технология process mining позволяет извлекать бизнес-процессы на основе цифровых следов, остающихся в ИС предприятия. В отличие от традиционных методов сбора данных о процессе (опросы сотрудников, ручные замеры времени и т.д.), получаемые модели извлекаются практически мгновенно и являются точными цифровыми двойниками процесса.

Семинар является ответом на растущий во всем мире спрос на квалифицированных специалистов в области цифрового анализа процессов. Она предоставляет слушателям возможность не только освоить основы process mining, но и стать экспертами в данной области, способными внедрять инновационные методы в своих организациях.

Курс будет в равной степени полезен ит-специалистам, бизнес-аналитикам, директорам по развитию и специалистам в области процессного управления.

Профессия Data Scientist от Skillbox — это комплексная 12-месячная программа для подготовки специалистов по работе с данными. Курс подходит даже новичкам без опыта в IT и даёт практические навыки для работы в востребованной сфере. Обучение строится на решении реальных задач из бизнес-практики.

Курс будет полезен:

• Начинающим в IT, кто хочет освоить перспективную профессию
• Аналитикам данных, стремящимся углубить знания
• Специалистам из смежных областей (финансы, маркетинг)
• Программистам, желающим перейти в Data Science

Вы освоите ключевые навыки:

• Программирование на Python с библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn
• Работу с базами данных через SQL
• Методы машинного обучения (ML) и глубокого обучения
• Создание нейросетей для обработки текстов (NLP) и изображений
• Визуализацию данных с помощью Matplotlib и Seaborn
• Решение бизнес-задач: от прогнозирования спроса до анализа рисков

Для старта достаточно школьных знаний математики. Программированию обучат с нуля. Главное — логическое мышление и готовность уделять 5-7 часов в неделю.

Практика составляет основу курса:

• Вы выполните 10+ проектов для портфолио
• Проработаете кейсы из реальной практики компаний
• Создадите рекомендательные системы и чат-боты
• Научитесь строить предсказательные модели
• Защитите дипломный проект перед экспертами

Формат обучения — онлайн с гибким графиком:

• Видеолекции доступны 24/7
• Практические задания с автоматической проверкой
• Вебинары с разбором сложных тем
• Личный куратор для консультаций
• Проверка домашних работ преподавателями с обратной связью
• Чат с сокурсниками для обсуждения задач

После завершения вы сможете претендовать на должности:

• Data Scientist
• Специалист по машинному обучению (ML Engineer)
• Аналитик данных (Data Analyst)

В программе изучаются профессиональные инструменты:

• Языки: Python, SQL
• Библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras
• Средства визуализации: Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Системы управления базами данных

Курс включает 12 модулей:

1. Основы Python для анализа данных
2. Математика для Data Science
3. Предобработка и анализ данных
4. Визуализация данных
5. Машинное обучение
6. Глубокое обучение
7. Обработка естественного языка (NLP)
8. Компьютерное зрение
9. Работа с большими данными
10. Решение бизнес-задач
11. Подготовка к трудоустройству
12. Дипломный проект

Обучение проходит поэтапно: изучение теории → выполнение практических заданий → работа над проектами → защита диплома. Доступ к материалам сохраняется навсегда.

При успешной защите диплома вы получите диплом Skillbox о профессиональной переподготовке. Курс предусматривает карьерную поддержку:

• Помощь в составлении резюме
• Подготовка к собеседованиям
• Доступ к вакансиям партнёров (более 300 компаний)
• Консультации по развитию карьеры

Зарабатывать можно уже во время обучения. Выпускники начинают работать с данными сразу после сдачи первых проектов. Многие находят работу в течение 2-3 месяцев после завершения курса.

Data Scientist в медицине: ваш путь в востребованную профессию

Курс "Data Scientist в Медицине" от SkillFactory — это 12-месячная онлайн-программа для тех, кто хочет специализироваться на анализе медицинских данных. Обучение подходит как новичкам, так и IT-специалистам, планирующим работать в здравоохранении. Вы освоите методы обработки медицинской информации, научитесь строить диагностические модели и получите диплом о профессиональной переподготовке.

Кому подойдёт этот курс?
Программа создана для врачей, желающих использовать данные в клинической практике, IT-специалистов, нацеленных на медицинские проекты, биоинформатиков, исследователей и менеджеров здравоохранения. Если вы хотите внедрять ИИ-решения для диагностики или оптимизировать работу медучреждений — эти навыки станут вашим конкурентным преимуществом.

Ключевые навыки после обучения
Вы научитесь:

• Анализировать медицинские данные: электронные карты, снимки КТ/МРТ, геномные данные.
• Создавать ML-модели для прогнозирования заболеваний и оценки рисков.
• Работать с медицинскими изображениями: распознавание патологий через нейросети.
• Обрабатывать тексты: анализ научных публикаций и клинических заключений с помощью NLP.
• Соблюдать нормативы: понимание требований HIPAA и российских стандартов защиты данных.

Требования к начальной подготовке
Достаточно базовых знаний математики и статистики. Опыт в программировании приветствуется, но не обязателен: первые модули включают интенсив по Python.

Практическая часть
70% обучения — решение реальных задач:

• Предсказание диабета на основе анализов пациента.
• Классификация опухолей по снимкам.
• Анализ выживаемости при онкозаболеваниях.
  Проекты выполняются на реальных медицинских датасетах с экспертной обратной связью.

Формат обучения и поддержка

• Онлайн-лекции с пожизненным доступом.
• Интерактивные вебинары с экспертами из фармацевтики и IT.
• Проверка ДЗ кураторами: разбор ошибок, персональные рекомендации.
• Гибкий график: учитесь в удобное время.

Карьерные перспективы
Вы сможете претендовать на позиции:

• Data Scientist в медицинских стартапах.
• Аналитик в исследовательских лабораториях.
• Специалист по машинному обучению в фармкомпаниях.
  Средняя зарплата в отрасли — от 100 000 ₽ для начинающих.

Изучаемые технологии
В программу входят:

• Python и библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn.
• Глубокое обучение: TensorFlow, Keras для работы с изображениями.
• NLP-инструменты: spaCy, NLTK.
• Среды разработки: Jupyter Notebook, Google Colab.

Структура курса
Обучение разделено на 6 блоков:

1. Основы Python для медицины.
2. Статистика и визуализация данных.
3. Машинное обучение в диагностике.
4. Обработка медицинских изображений.
5. NLP для клинических текстов.
6. Реальный проект: от сбора данных до внедрения модели.

Трудоустройство и документы
После защиты проекта вы получите:

• Диплом о профессиональной переподготовке.
• Сертификат SkillFactory.
  Карьерный центр поможет с резюме и подготовит к собеседованиям в компаниях-партнёрах: Gemotest, CardioQVARK, медицинских IT-стартапах.

Когда начнёте зарабатывать?
50% выпускников находят работу ещё во время обучения благодаря стажировкам. Для старта в роли junior-специалиста достаточно портфолио из 3-4 проектов курса.