Summary of Degree Programme
01.04.02 Applied Mathematics and Informatics
No
2 years
Full-time, 120 з.е.
RUSENG
Instruction in Russian with some courses in English
Master
No
With online tools
2024/2025 Academic year
Data Analysis in Biology and Medicine
2023/2024 Academic year
Data Analysis in Biology and Medicine
КОР-1: Знает основы дискретной математики, теории вероятности, биологии, и прикладной статистики. Владеет основными методами математических моделей естественных систем.
КОР-2: Умеет писать гибкий, читаемый и эффективный код на каком-либо языке программирования, решающий поставленную задачу, находить и исправлять ошибки.
КОР-3: Владеет основными методами анализа данных и машинного обучения, умеет работать с данными различной природы.
КОР-4: Знает основные алгоритмы и структуры данных, умеет применять их для решения практических задач и оценивать эффективность решений.
КОР-5: Уметь определять оптимальные для решаемой задачи методы анализа медико-биологических данных и работать с современными базами данных генетической и медико-биологической информации.
Целью программы является подготовка будущих лидеров биоинформатических исследований, способных разрабатывать и применять на практике вычислительные методы для решения задач в различных областях биологии и медицины. Основным преимуществом таких специалистов станет междисциплинарное образование и полноценное понимание как математического аппарата, так и биологических систем. Программа представляет собой конкурентный эталон магистерского образования и квалификации биоинформатиков, благодаря наличию которого в НИУ ВШЭ усилится интеграция информационных областей знания и смежных им дисциплин.
В результате освоения программы у выпускника должны быть сформированы следующие профессиональные компетенции (ПК):
ПК-1: Способен находить актуальные направления научных исследований, ставить и проверять научные гипотезы.
ПК-2: Способен писать эффективный, гибкий и читаемый код для решения практических задач.
ПК-3: Способен анализировать продуктовые задачи и предлагать для них решения на основе данных.
ПК-4: Способен строить гипотезы и проверять их на основе данных.
ПК-5: Способен выбирать в соответствии с решаемой задачей и строить модели машинного обучения, а также оценивать их качество как в оффлайне, так и в онлайне.
ПК-6: Способен автоматизировать применение моделей машинного обучения и выкатывать их в продакшен.
ПК-7: Способен работать с данными различной природы, в том числе плохо структурированными.
ПК-8: Способен разбираться в архитектуре больших проектов и внедрять в них новую функциональность.
ПК-9: Способны вести самостоятельную исследовательскую работу по анализу и моделированию биологических процессов.
ПК-10: Способен выдвигать медико-биологические гипотезы и доказывать их с помощью компьютерных и математических методов.
УП образовательной программы включает в себя следующие модули:
- Модуль «Ключевые семинары»: Семинар наставника;
- Модуль «Практика»: Курсовая работа, Подготовка выпускной квалификационной работы;
- Модуль «Major»: Курсы по выбору из пула дисциплин специализации;
- Модуль «МагоЛего»: Курсы по выбору из общеуниверситетского пула дисциплин;
- Модуль «ГИА»: Защита выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
2022/2023 Academic year
Data Analysis in Biology and Medicine
КОР-1: Знает основы дискретной математики, теории вероятности, биологии, и прикладной статистики. Владеет основными методами математических моделей естественных систем.
КОР-2: Умеет писать гибкий, читаемый и эффективный код на каком-либо языке программирования, решающий поставленную задачу, находить и исправлять ошибки.
КОР-3: Владеет основными методами анализа данных и машинного обучения, умеет работать с данными различной природы.
КОР-4: Знает основные алгоритмы и структуры данных, умеет применять их для решения практических задач и оценивать эффективность решений.
КОР-5: Уметь определять оптимальные для решаемой задачи методы анализа медико-биологических данных и работать с современными базами данных генетической и медико-биологической информации.
Целью программы является подготовка будущих лидеров биоинформатических исследований, способных разрабатывать и применять на практике вычислительные методы для решения задач в различных областях биологии и медицины. Основным преимуществом таких специалистов станет междисциплинарное образование и полноценное понимание как математического аппарата, так и биологических систем. Программа представляет собой конкурентный эталон магистерского образования и квалификации биоинформатиков, благодаря наличию которого в НИУ ВШЭ усилится интеграция информационных областей знания и смежных им дисциплин.
В результате освоения программы у выпускника должны быть сформированы следующие профессиональные компетенции (ПК):
ПК-1: Способен находить актуальные направления научных исследований, ставить и проверять научные гипотезы.
ПК-2: Способен писать эффективный, гибкий и читаемый код для решения практических задач.
ПК-3: Способен анализировать продуктовые задачи и предлагать для них решения на основе данных.
ПК-4: Способен строить гипотезы и проверять их на основе данных.
ПК-5: Способен выбирать в соответствии с решаемой задачей и строить модели машинного обучения, а также оценивать их качество как в оффлайне, так и в онлайне.
ПК-6: Способен автоматизировать применение моделей машинного обучения и выкатывать их в продакшен.
ПК-7: Способен работать с данными различной природы, в том числе плохо структурированными.
ПК-8: Способен разбираться в архитектуре больших проектов и внедрять в них новую функциональность.
ПК-9: Способны вести самостоятельную исследовательскую работу по анализу и моделированию биологических процессов.
ПК-10: Способен выдвигать медико-биологические гипотезы и доказывать их с помощью компьютерных и математических методов.
УП образовательной программы включает в себя следующие модули:
- Модуль «Ключевые семинары»: Семинар наставника;
- Модуль «Практика»: Курсовая работа, Подготовка выпускной квалификационной работы;
- Модуль «Major»: Курсы по выбору из пула дисциплин специализации;
- Модуль «МагоЛего»: Курсы по выбору из общеуниверситетского пула дисциплин;
- Модуль «ГИА»: Защита выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
В связи с масштабным развитием технологий в области наук о живых системах, современная биология ежегодно накапливает огромные массивы данных, для обработки которых необходимо грамотное владение компьютерными методами и специальными алгоритмами. Ввиду этого ежегодно возрастает спрос на высококвалифицированных специалистов в области вычислительной̆ биологии и биоиформатики, способных применять математический̆ аппарат для решения биологических проблем.
Данная программа строится на базе опыта, наработанного в рамках трех взаимосвязанных образовательных инициатив, в которых участвовал научный руководитель программы М.С. Гельфанд:
- факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ;
- учебно-научный центр «Биоинформатика» Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН;
- Московская школа биоинформатики (бывш. отделение биоинформатики Школы анализа анных Яндекса)
Интеграция ключевых центров по обучению и изучению биоинформатики является основным конкурентным преимуществом существующей̆ программы.
Система подготовки магистров будет соответствовать оригинальному образовательному стандарту НИУ ВШЭ для подготовки магистров по прикладной математике и информатике. В частности, все требования оригинального образовательного стандарта применимы к выпускникам предлагаемой магистерской программы. В дополнении к этим требованиям, магистр в области прикладной математики должен понимать современные тенденции развития естественных наук и основные актуальные задачи естествознания, должен быть способен к совместной научной деятельности с представителями информатики, экономики, физики, биологии и других наук, должен уметь строить математические модели естественных систем. Магистр должен быть подготовлен к дальнейшему обучению в аспирантуре, а также к исследовательской деятельности.
В дополнение к основным перечисленным требованиям направления, выпускники данной программы по результатам обучения будут:
-
Разбираться в актуальных задачах медицины и биологии
-
Ориентироваться на рынке медицинской информатики и вычислительной биологии
-
Способны вести научно-исследовательскую работу в области анализа омиксных данных
-
Уметь работать с современными базами данных генетической и медико-биологической информации (OMIM, Cosmic, ClinVar, HGMD, dbSNP, 1000 Genomes и NHLBI-ESP 6500 exomes и др.)
-
Понимать взаимосвязь между анализируемыми объектами и процессами, происходящими в организме человека
-
Уметь определять оптимальные для решаемой задачи методы анализа медико-биологических данных
-
Способны вести самостоятельную исследовательскую работу по анализу и моделированию биологических процессов
-
Понимать, как эволюционные процессы связаны с молекулярными механизмами, происходящими в клетке и организме
-
Способны вести аналитическую работу со структурами молекул, моделировать лекарственные препараты и анализировать их воздействие
-
Способны выдвигать медико-биологические гипотезы и доказывать их с помощью компьютерных и математических методов
Студент формирует свой индивидуальный учебный план (ИУП), содержащий не менее 60 кредитов (зачетных единиц) на один учебный год и не менее 120 кредитов (зачетных единиц) за весь период обучения.
УП образовательной программы включает в себя следующие модули:
- Модуль «Ключевые семинары»: Семинар наставника;
- Модуль «Практика»: Курсовая работа, Подготовка выпускной квалификационной работы;
- Модуль «Major»: Курсы по выбору из основного пула дисциплин ОП;
- Модуль «МагоЛего»: Курсы по выбору из общеуниверситетского пула дисциплин;
- Модуль «ГИА»: Защита выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
This degree programme of HSE University is adapted for students with special educational needs (SEN) and disabilities. Special assistive technology and teaching aids are used for collective and individual learning of students with SEN and disabilities. The specific adaptive features of the programme are listed in each subject's full syllabus and are available to students through the online Learning Management System.
All documents of the degree programme are stored electronically on this website. Curricula, calendar plans, and syllabi are developed and approved electronically in corporate information systems. Their current versions are automatically published on the website of the degree programme. Up-to-date teaching and learning guides, assessment tools, and other relevant documents are stored on the website of the degree programme in accordance with the local regulatory acts of HSE University.
I hereby confirm that the degree programme documents posted on this website are fully up-to-date.
Vice Rector Sergey Yu. Roshchin
Summary of Degree Programme 'Data Analysis in Biology and Medicine'