Data Science в области медицины направлен на обработку огромных объёмов информации о заболеваниях. Программисты решают задачи через машинное обучение и нейросети. Специалисты, работающие с такими данными, структурируют их в точный вид и помогают учёным находить передовые способы лечения.
Курс предназначен для тех, кто стремится повысить свои скиллы в DataScience и работать с данными медицинских исследований. Вы сможете пользоваться возможностями искусственного интеллекта, систематизируете свои знания и приблизитесь к науке с нуля. Под руководством эксперта вы составите портфолио и сможете устроиться на работу.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Курс рассчитан на 18 месяцев. За это время вы освоите несколько тематических блоков и создадите 15 работ для портфолио.
В этом факультативном занятии вы узнаете, как построить и спланировать процесс обучения, чтобы оно стало продуктивным.
Вы узнаете о базовых понятиях программирования и освоите Git.
Программирование тесно связано с математикой. Вы вспомните элементарные её знания и освежите их перед стартом.
Вы начнёте обучение с погружения в один из самых популярных языков — Python. Специалист научит вас решать задачи на Python, вы попробуете работать с данными.
Вы уже смогли вспомнить базу, теперь нужно будет освоить профильный уровень математики. Вы будете решать задачи из аналитической алгебры и геометрии, вспомните и примените теорию вероятности.
Математический анализ нередко применяется в аналитическом программировании при работе с big data. Вы научитесь находить производные и составлять функции.
Вы познакомитесь с математической статистикой.
Вы изучите системы уравнений и научитесь работать с матрицами. Погрузитесь в линейную алгебру и вспомните её операции. Сможете применять их в программировании.
Вы выясните, где можно применять машинное обучение относительно медицины.
Вы рассмотрите инструменты, которые применяют data-сайентисты. Узнаете, какие из них наиболее передовые.
Вы будете практиковаться в решении задач с помощью элементарных алгоритмов.
Вы рассмотрите алгоритмы с математической точки зрения.
Вы освоите ещё больше библиотек и станете профессиональнее работать с аналитикой.
Вы научитесь работать с данными и основами баз.
Вы создадите программу, с помощью которой можно будет систематизировать изображения.
Вы узнаете, как работает computer vision, и научитесь обучать машину. Поймёте, где применяется такой способ.
Вы рассмотрите несколько библиотек и погрузитесь в работу с нейросетями.
Вы изучите несколько подходов, которые применяются при обработке текста. Научитесь создавать программы для генерации фраз.
Вы узнаете о существующих передовых методах обработки медицинской статистики.
Вы рассмотрите профессии из аналитики медицинских данных.
Вы научитесь писать код на языке R.
Вы начнёте с решения простых задач на основе реальных данных.
Вы сможете практиковаться в систематизации изображений компьютерной томографии и магнитно-резонансной томографии — это особенно актуально в годы пандемии.
Вы узнаете о работе с естественным языком. Научитесь именовать сущности.
Вы узнаете особенности IT-специальностей и поймете, как проходят собеседования.
Программисты могут участвовать в соревнованиях по анализу данных. Вы выясните, что это даёт.
Машинное обучение может применяться для оптимизации бизнес-процессов. Вы узнаете, как именно его применяют.
Вы научитесь устанавливать и разбирать библиотеки Python и мониторить работу серверов.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.