Уважаемые студенты!
Предварительная регистрация на программы Цифровой кафедры - завершена.
Ждем встречи с вами в будущем учебном году!
Ждем встречи с вами в будущем учебном году!
Разработчик цифровых медицинских сервисов
Узнайте всё о создании цифровых медицинских сервисов от экспертов Сеченовского университета. Учитесь у лидеров цифровой медицины в Сеченовском университете и получите диплом, подтверждающий ваши навыки и знания
Все учебные материалы курса синхронизированы со Стратегией цифровой трансформации здравоохранения 2030
Бесплатно
Проверка домашних заданий
Диплом о профессиональной переподготовки
Практические занятия на реальных медицинских проектах
256 часов
ДПО
195 свободных мест
Онлайн
Доступ к современным учебным материалам и технологиям
Для кого курс?
Для окончивших 1 курс бакалавриата
Расширьте свои компетенции и начните применять полученные знания на практике
Для окончивших 2 курс специалитета
Углубите свои знания и подготовьтесь к более сложным проектам в области цифровой медицины
Для тех, кто ранее не проходил обучение на цифровой кафедре
Получите базовые навыки и знания в области разработки цифровых медицинских сервисов
Для учащихся в магистратуре и ординатуре
Освойте передовые технологии и методы для улучшения своей профессиональной квалификации
Что вы получите?
Навыки программирования и работы с технологиями
Готовый Pet-проект для портфолио
Диплом о переподготовке
Получите глубокие знания о принципах разработки цифровых медицинских сервисов и систем поддержки принятия врачебных решений
Освойте программирование и работу с различными инструментами и технологиями, используемыми в цифровой медицине
Научитесь разрабатывать и внедрять медицинские приложения и сервисы, включая веб-приложения, чат-боты и базы данных
Получите диплом о переподготовке Сеченовского университета и будьте уверены в своих карьерных перспективах
Знания о цифровых медицинских сервисах
Программа курса
1
Веб-разработка
- Основы HTML верстки
- Основы CSS
- Основы JavaScript
- Подходы к размещению веб-приложения на сервере
- Практика создания собственного веб-приложения
3
Базы данных
- Основные понятия теории баз данных
- Основы SQL
- Проектирование баз данных на примере PostgreSQL, MySQL, SQLite
- Импорт данных из xml, csv, xls и других форматов
- Практика создания медицинской базы данных
4
Клиент-серверные приложения
- Основы построения клиент-серверных приложений
- Построение систем обработки данных на Python
- Основы работы на серверах Linux, работа с командной строкой
- Применение фреймворков Flask, Django
- Практика размещения системы на серверной платформе
5
Машинное обучение и анализ данных
- Основы машинного обучения на Python, библиотека scikit-learn
- Методы обучения с учителем (деревья решений; машины опорных векторов; байесовский классификатор; линейный дискриминантный анализ; метод k-ближайших соседей)
- Методы обучения без учителя (K-means clustering; KNN (k-nearest neighbors); Hierarchal clustering; метод главных компонент)
- Библиотеки Python для машинного обучения (NumPy; SciPy; Pandas; Matplotlib; Seaborn; TensorFlow; Scikit-learn)
- Применение машинного обучения для анализа данных
6
Глубокое обучение
- Основы глубокого обучения и нейронных сетей
- Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras, PyTorch)
- Сверточные нейронные сети, Рекуррентные нейронные сети
- Трансформеры, предобученные нейронные сети, перенос обучения
- Практическое применение нейронных сетей для задач классификации в медицине
7
Аттестации
2
Итого - 256 часов
Программирование на Python
- Основы программирования на языке Python
- Алгоритмы и структуры данных на Python
- Программирование на языке Python
- Решение практических задач с использованием языка Python
- Практика создания медицинского чат-бота на языке Python
- Промежуточная аттестация (по 2 часа в каждом модуле)
- Практика
- Итоговая аттестация
1
Веб-разработка
- Основы HTML верстки
- Основы CSS
- Основы JavaScript
- Подходы к размещению веб-приложения на сервере
- Практика создания собственного веб-приложения
3
Базы данных
- Основные понятия теории баз данных
- Основы SQL
- Проектирование баз данных на примере PostgreSQL, MySQL, SQLite
- Импорт данных из xml, csv, xls и других форматов
- Практика создания медицинской базы данных
4
Клиент-серверные приложения
- Основы построения клиент-серверных приложений
- Построение систем обработки данных на Python
- Основы работы на серверах Linux, работа с командной строкой
- Применение фреймворков Flask, Django
- Практика размещения системы на серверной платформе
5
Машинное обучение и анализ данных
- Основы машинного обучения на Python, библиотека scikit-learn
- Методы обучения с учителем (деревья решений; машины опорных векторов; байесовский классификатор; линейный дискриминантный анализ; метод k-ближайших соседей)
- Методы обучения без учителя (K-means clustering; KNN (k-nearest neighbors); Hierarchal clustering; метод главных компонент)
- Библиотеки Python для машинного обучения (NumPy; SciPy; Pandas; Matplotlib; Seaborn; TensorFlow; Scikit-learn)
- Применение машинного обучения для анализа данных
6
Глубокое обучение
- Основы глубокого обучения и нейронных сетей
- Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras, PyTorch)
- Сверточные нейронные сети, Рекуррентные нейронные сети
- Трансформеры, предобученные нейронные сети, перенос обучения
- Практическое применение нейронных сетей для задач классификации в медицине
7
Аттестация
Итого - 256 часов
- Промежуточная аттестация (по 2 часа в каждом модуле)
- Практика
- Итоговая аттестация
2
Программирование на Python
- Основы программирования на языке Python
- Алгоритмы и структуры данных на Python
- Программирование на языке Python
- Решение практических задач с использованием языка Python
- Практика создания медицинского чат-бота на языке Python
Лекторы курса
Лебедев Георгий Станиславович
Заведующий кафедрой информационных и интернет-технологий, д.т.н.
Фартушный Эдуард Николаевич
Заместитель директора Центра цифровой медицины
Лисненко Александр Алексеевич
Преподаватель кафедры информационных и интернет-технологий
Рябков Илья Валерьевич
Старший преподаватель кафедры информационных и интернет-технологий
Лосев Алексей Юрьевич
Ассистент кафедры информационных и интернет-технологий
Немковский Глеб Борисович
Ассистент кафедры информационных и интернет-технологий
Лебедев Георгий Станиславович
Заведующий кафедрой информационных и интернет-технологий, д.т.н.
Фартушный Эдуард Николаевич
Заместитель директора Центра цифровой медицины
Лисненко Александр Алексеевич
Преподаватель кафедры информационных и интернет технологий
Рябков Илья Валерьевич
Старший преподаватель кафедры информационных и интернет-технологий
Лосев Алексей Юрьевич
Ассистент кафедры информационных и интернет-технологий
Немковский Глеб Борисович
Ассистент кафедры информационных и интернет-технологий
Вопросы и ответы
Запись доступна всем, ранее не проходившим обучение на цифровой кафедре, окончившим 1 курс бакалавриата, 2 курс специалитета, магистратуру и ординатуру.
По окончании профессиональной переподготовки выдается диплом о профессиональной переподготовке (п. 1 ч. 10 ст. 60, ч. 15 ст. 76 закона n 273-фз) одновременно с основным дипломом о получении высшего образования. за прохождение программ по повышению квалификации вам выдадут удостоверение о повышении квалификации.
Программы переподготовки предназначены для изменения профессиональной направленности студента и позволяют получить новую специальность. они более длительные и интенсивные, чем программы повышения квалификации. программы повышения квалификации имеют целью улучшить уже имеющиеся навыки и знания в рамках текущей профессии. они обычно короче по продолжительности и могут длиться от нескольких дней до нескольких месяцев. также они отличаются получаемым документом на выходе.
Все материалы подготовлены и доступны на образовательной платформе для дистанционного изучения. также планируется на регулярной основе проведение вебинаров с преподавателями для выполнения практических заданий и ответов на вопросы.
На цифровой кафедре можно пройти обучение только по одной программе профессиональной переподготовки. получаемая квалификация на цифровой кафедре может быть не связана с основной получаемой специальностью
Любая программа профессиональной переподготовки состоит из нескольких модулей, после прохождения которых проводится тестирование и выполнение практических заданий. в рамках прохождения программы студент совместно с преподавателем выполняет проектную работу, по результатам которой оформляется выпускная квалификационная работа (вкр). лучшие проекты могут быть отправлены на конкурс студенческих работ. в рамках прохождения программы переподготовки студент выбирает базу прохождения практики для применения новых компетенций. по ее результатам готовится отчет. также в рамках программы проводятся 3 ассесмента со стороны университета иннополис (входной, промежуточный и итоговый).
Второе высшее образование можно получить только в вузе и при наличии основного высшего образования, а переподготовку можно пройти в других образовательных организациях, если есть высшее или среднее профессиональное образование. при получении второго высшего образования выдается диплом бакалавра, специалиста, магистра, а при переподготовке - диплом о переподготовке.
Если студент отчисляется из вуза по результатам успеваемости, то он автоматически отчисляется с программ как переподготовки, так и повышения квалификации.
Обучение будет длиться около 9 месяцев в дистанционном формате.
Право на бесплатное обучение для одного студента на «цифровой кафедре» предоставляется единоразово, и он не может быть привлечен на обучение другим университетом участником программы «приоритет 2030» за счет средств гранта (субсидии)
к сожалению, нет. к записи на программу могут быть допущены студенты, которые ранее не проходили обучение на цифровой кафедре
Обучаться на программах цифровой кафедры могут студенты вузов и медицинских учреждений РФ, состоящих в консорциуме с ПМГМУ им И.М. Сеченова или в иных партнерских отношениях с Сеченовским Университетом
