Цель профессиональной переподготовки по программе «Цифровая медицина» - получение актуальной для отрасли здравоохранения дополнительной ИТ-квалификации в сферах здравоохранение, средства программной разработки, стратегия в ИТ, презентация/ визуализация/ донесение информации с использованием данных. Программа направлена на формирование у слушателей цифровых компетенций в области применения различных техник тестирования; различных схем донесения больших объемов данных, понятных и информативных для слушателей; контроля разработки и реализации стратегии и стратегических задач; оценки и продвижения инноваций; в области применения языков программирования и настраиваемых программных инструментов для автоматизации процессов в профессиональной деятельности; контроля разработки и реализации стратегии и стратегических задач, оценки и продвижения инноваций. Программа ориентирована на врачей клинических специальностей, специалистов по медицинской информатике и разработчиков ИИ-систем в здравоохранении.

Программа дает базовые знания и навыки программирования на языке Python, в том числе приемы работы с различными типами данных и управляющими конструкциями языка Python: работа с файлами, разработка функций, моделирование объектов с помощью классов, приемы генерирования и визуализации данных с помощью библиотеки Matplotlib, использование фреймворка Django для разработки веб-приложений.

Решение реальных научных и производственных задач в процессе практики обычно сопровождается разработкой программ на различных языках программирования. И сегодня студенты все чаще выбирают для этой цели и отдают предпочтение именно языку программирования Python. Именно Python в силу специфики языка и обилия библиотек с готовыми программными решениями становится все более востребованным студентами как при выполнении заданий на практике, так и при разработке выпускной квалификационной работы. Стремление освоить язык Python у студентов обусловлено также тем, что многие организации при приеме на работу новых сотрудников сегодня предъявляют к кандидатам требование знать именно этот язык программирования.

Программа курса направлена на выявление и профориентацию студентов, интересующихся науками о жизни, технологиями управления свойствами биологических объектов: специалистов в области биоинформатики, биотехнологии, а также молекулярной, синтетической и структурной биологии. В настоящее время данная программа профессиональной переподготовки не имеет аналогов в российских вузах.

Программ состоит из 3х модулей:

• Модуль 1. Методы биоинформатического анализа
• Модуль 2. Статистический анализ. Программирование на R
• Модуль 3. Практическая молекулярная биология.

В результате обучения студенты смогут использовать основные технические средства поиска биологической информации, универсальные пакеты прикладных компьютерных программ, создавать базы экспериментальных биологических данных, а также работать с биологической информацией в глобальных компьютерных сетях

Программа направлена на подготовку современных юристов нового типа – владеющих цифровыми навыками, способных общаться с техническими специалистами на одном языке. Цифровой юрист способен осуществлять правовой анализ новых бизнес-проектов в цифровой среде, разбирается в действующем правовом регулировании в отношении новых цифровых объектов, персональных данных, интеллектуальной собственности в РФ и за рубежом. Цифровой юрист способен сопровождать ИТ-проекты и находить верные правовые решения стоящим перед ними задачам.

Программа включает такие аспекты, как:

• Влияние блокчейн и иных технологий на право (с пониманием технических и экономических аспектов новых правовых явлений);
• Роль и понимание в обороте цифровых прав, цифровой валюты, включая цифровой рубль, смарт-контрактов. Основы аудита и программирования смарт-контрактов;
• Правовое сопровождение разработки ПО и ИТ-продуктов. Правовое оформление передачи прав на ПО, виды лицензий. Сопровождение разработки ИТ-проектов;
• Интеллектуальные права в цифровой среде. Оборот виртуальных объектов. Права на сайт, страницу в сети и базу данных;
• Оборот персональных и больших данных в цифровой среде. Изменения в конкурентном праве под воздействием цифровых технологий. Цифровой профиль личности и цифровой след;
• Правовое регулирование искусственного интеллекта в цифровую эпоху. Правила определения ответственного лица в отношениях, осложненных искусственным интеллектом. Распределение рисков в сфере создания и эксплуатации искусственного интеллекта.

Практический курс о современных методах работы с данными и искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект применяется в медицине, финансах, промышленности, образовании и научных исследованиях. Чтобы эффективно использовать эти технологии, важно понимать, как модели обучаются, работают с данными, принимают решения и почему могут ошибаться.

Курс последовательно знакомит слушателей с машинным обучением и нейронными сетями: от основ математики и анализа данных до компьютерного зрения, обработки текста, генеративных моделей и больших языковых моделей.

Во время обучения разрешено генерировать код с помощью LLM, чтобы студенты могли сосредоточиться на изучении машинного обучения, а не на написании кода.

Что изучают на курсе

Слушатели научатся:

1. Формулировать задачи машинного обучения и выбирать подходящие методы их решения.

2. Подготавливать, исследовать, очищать и размечать данные.

3. Применять классические алгоритмы машинного обучения.

4. Оценивать качество моделей, выбирать метрики, выявлять переобучение и утечки данных.

5. Понимать устройство нейронных сетей и основные принципы их обучения.

6. Решать задачи компьютерного зрения, включая классификацию, детекцию и сегментацию изображений.

7. Работать с текстовыми данными и понимать принципы современных языковых моделей.

8. Использовать генеративные модели для создания и обработки данных.

9. Применять изученные методы на практике с использованием Python и PyTorch.

Результат обучения

После завершения курса слушатель сможет самостоятельно сформулировать прикладную задачу, подготовить данные, подобрать подходящий метод и оценить качество полученного решения. Он будет понимать, когда достаточно классического алгоритма, а когда целесообразно использовать нейронную сеть.

Курс формирует системное представление о машинном обучении и даёт практическую основу для дальнейшего развития в этой области.

Программа направлена на специалистов в области SMM-технологий, способных проводить анализ целевой аудитории, самостоятельно разрабатывать стратегию продвижения бренда в социальных сетях и создавать релевантный контент. Специалист в области SMM должен владеть различным инструментарием: от таргетированной рекламы до продвижения с помощью видео, а также вести коммуникацию на разных уровнях. Программа имеет большую практическую направленность: по итогам её освоения слушатели подготовят собственное портфолио SMM-специалиста.

Этот курс помогает понять, как рождаются современные цифровые продукты — приложения, сайты, сервисы. Студенты учатся превращать идею в реальный проект: исследуют рынок, придумывают концепцию, рассчитывают экономику, проектируют интерфейс и создают работающий прототип. После курса человек понимает, как устроена работа IT-команды и какую роль ему самому в ней ближе занять.

Даже если вы не айтишник, курс поможет разобраться, как создаются привычные цифровые сервисы. Вы поймёте, как рождаются идеи, кто принимает решения, как дизайнеры и программисты превращают замысел в удобный продукт. Это расширяет кругозор и помогает мыслить «цифровыми категориями» — важно для любой профессии.

Также этот курс — идеальный старт для тех, кто хочет попасть в IT, но не знает, с чего начать. Он показывает, как устроена разработка цифровых продуктов, какие специалисты в ней участвуют и чем каждый занимается. После обучения студент получает базовые навыки, с которыми можно идти на стажировку или продолжать обучение в выбранном направлении.