Анализ данных в биологии и медицине

Программа представляет собой конкурентный эталон магистерского образования и квалификации биоинформатиков, благодаря наличию которого в НИУ ВШЭ усилится интеграция информационных областей знания и смежных дисциплин.

Основным преимуществом выпускников является междисциплинарное образование и полноценное понимание как математического аппарата и биологических систем, а также интеграция ключевых центров по обучению и изучению биоинформатики.

Система обучения соответствует оригинальному образовательному стандарту НИУ ВШЭ для подготовки магистров по прикладной математике и информатике. В частности, все требования оригинального образовательного стандарта применимы к выпускникам данной магистерской программы. В дополнении к этим требованиям, магистр в области прикладной математики будет понимать современные тенденции развития естественных наук и основные актуальные задачи естествознания, будет способен к совместной научной деятельности с представителями информатики, экономики, физики, биологии и других наук, будет уметь строить математические модели естественных систем.

Программа разделяется на два направления:

• подготовка в области прикладной математики и/или анализа данных на уровне бакалавриата ведущих вузов, в которых ведется подготовка по прикладной математике, анализу данных и компьютерным наукам (НИУ ВШЭ, МГУ, МФТИ и др.), желающие войти в новую для себя предметную и профессиональную область наук о жизни;

• глубокая биологическая/медицинская и математическая подготовка для студентов, работающих в области наук о жизни и желающих приобрести или усовершенствовать навыки математического моделирования и анализа медико-биологических данных.

Обучение включает в себя:

Адаптационный курс

• Адаптационные курсы

• Комбинаторика и теория вероятностей

• Математика

Базовые курсы

• Современные методы анализа данных

• Алгоритмы в биоинформатике

• Прикладная статистика

• Молекулярная эволюция

• Программирование на языке R

• Анализ данных в биологии и медицине

• Введение в молекулярную биологию

Вариативная часть

• Практическая биоинформатика

• Сравнительная геномика

• Биоинформатика для высокопроизводительного секвенирования

• Структурная биоинформатика и моделирование лекарств

• Системная биологияи персонализированная медицина

Преподавательский состав магистратуры – ведущие научные сотрудники исследовательских групп в области биоинформатики из академических центров и индустрии.

Выпускники программы «Анализ данных в биологии и медицине» обладают необходимыми навыками для дальнейшего профессионального развития научной карьеры, как в России, так и за рубежом. Кроме того, после получения степени магистра выпускники программы получают возможность обучаться на PhD программах за границей и работать в зарубежных лабораториях. Другим направлением развития может стать работа в биотехнологических компаниях, находящихся в постоянном поиске специалистов по вычислительной биологии, таких как:

• Biocad

• ИнтерЛабСервис

• Центр алгоритмической биотехнологии

• Клиника NGC

• Atlas 

• Медико-генетический научный центр

• Геноаналитика

• Институт Стволовых Клеток Человека

• VisualScience

• InSilico Medicine

• iBinom

• Genotek

• ИППИРАН

• Diagenode (Бельгия)

• University of North Carolina at Chapel Hill (США)

• UniversityofCambridge (Великобритания)

Поступление граждан РФ на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных испытаний).

В качестве вступительного испытания проводится конкурс портфолио, в рамках которого проходит собеседование (состав и критерии оценивания портфолио размещены в разделе "Подготовка").

Поступающие также должны подтвердить уровень владения английским языком, сдав вступительный экзамен по английскому языку или предоставив сертификат (список принимаемых сертификатов опубликован на сайте Приемной комиссии.

Поступающие для обучения в НИУ ВШЭ (г.Москва) имеют право принимать участие в конкурсе не более, чем на 2 образовательные программы магистратуры одновременно на места в рамках контрольных цифр приема (при их наличии), и на места по договорам об оказании платных образовательных услуг;

Сроки приема документов: с 20 июня по 26 июля 2022 г.