О курсе
Профессия Data Scientist в медицине объединяет теорию и практику под руководством экспертов Skillfactory и авторов из академического сообщества. В программе три трека — ML, Computer Vision и NLP — и работа с медицинскими кейсами, начиная с анализа КТ-снимков и заканчивая классификацией жалоб пациентов. Все материалы доступны онлайн, а запись лекций остается навсегда.
Что важно знать о курсе
Обучение рассчитано на 14 месяцев: 10 часов в неделю (2 часа в будни или 5 в выходные) позволяют совмещать курс и основной график. Менторы — практикующие дата-сайентисты, они объясняют, какие задания входят в онлайн-программу Data Science в медицине, и дают развернутый ответ на непонятные моменты. Если интересно, как проходит подготовка к Data Scientist в медицине с нуля, то программа включает модули от основ Python и SQL до продвинутых нейросетей, плюс стажировку от «Моторики» и доступ к центру карьеры.
Почему этот курс помогает
На курсе три проекта в портфолио, кейсы на реальных медицинских данных и участие в соревнованиях Kaggle — все это дает практический опыт и показывает работодателям, что вы умеете работать с данными пациентов. Карьерный центр готовит к собеседованиям и помогает с построением дорожной карты поступления на новые позиции, а координаторы разъясняют критерии оценивания итоговых работ и помогают оставаться в учебном темпе. Пробный вариант решения задач появляется в тренажерах, а после итоговой аттестации вы получаете документ о профессиональной переподготовке или сертификат.
Программа занятий
Вводный модуль: работа с данными, Python, Pandas, Power BI, основы ML, мониторинг моделей и итоговая работа — здесь закрепляется подготовка к базовым задачам.
Теория вероятностей и статистика: дискретные и непрерывные распределения, статистические тесты для анализа медицинских измерений.
Продвинутая математика: функции, матрицы, градиенты, линейная регрессия и аппроксимация, без которых сложно оценивать сложные медицинские сигналы.
Machine Learning Junior: линейная и логистическая регрессии, деревья решений, кластеризация, работа с SQL и очистка, а также итоговая практическая работа.
Machine Learning Advanced и Deep Learning: AutoML, временные ряды, рекомендательные системы, продвинутое моделирование и мониторинг качества.
NLP в медицине: предобработка текста, векторизация, рекуррентные сети, прикладные задачи классификации и генерации рекомендаций.
Computer Vision для медицинских изображений: подготовка данных, архитектуры глубокого обучения, детекция и сегментация патологий, финальные проекты и презентации.
Итоговая аттестация: практическая работа и финальное тестирование, которое проверяет умение применять знания на медицинских данных.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Data Science в медицине?
Это сбор, обработка и анализ медицинских данных для точных диагнозов, прогнозов и оптимизации лечения.
У меня нет базовых знаний, подойдет ли мне программа?
Подходит новичкам, желающим освоить Data Science применительно к медицине.
Как наука о данных может быть применена в медицине?
Анализ больших данных помогает видеть закономерности, строить прогнозы и ускорять производство лекарств.
Что такое анализ данных в медицине?
Это работа с историями болезней, анализами крови и трекерами для поддержки врачей.
Что делает медицинский аналитик?
Он собирает, обрабатывает медицинские данные и применяет ML и визуализацию.
Сколько времени нужно уделять обучению, если есть работа и семья?
В среднем 10 часов в неделю, лекции можно пересматривать в записи, доступ остается навсегда.
Могу ли я проходить обучение на слабом компьютере?
Да, подойдет любой офисный компьютер — используется облачное вычисление.
Какой документ я получу?
В зависимости от программы — сертификат об окончании или диплом о профессиональной переподготовке.