Всего за полтора месяца вы научитесь уверенно работать с наборами биологических данных в Python, разберетесь в основах машинного обучения и научитесь применять его в собственных исследованиях.
Python для решения биоинформатических задач
Даты ближайшего потока:
7 ноября - 18 декабря
Дни занятий:
ПН и ЧТ (19:00 - 22:00), ВС (10:00 - 16:00)
Стоимость:
45 000 р.
Здесь обучают:
с начального уровня
Длительность обучения:
1,5 месяца,
12 часов в неделю
Формат:
онлайн по будним дням
и онлайн или очно
в Москве в выходной день
Даты ближайшего потока:
7 ноября - 18 декабря
Стоимость:
45 000 р.
Дни занятий:
ПН и ЧТ (19:00 - 22:00), ВС (10:00 - 16:00)
Здесь обучают:
с начального уровня
Длительность обучения:
1,5 месяца,
12 часов в неделю
Формат:
онлайн по будним дням
и онлайн или очно
в Москве в выходной день
Актуальность
Обработать табличку и построить классный график, используя Python, для вас уже не проблема? При этом написать пайплайн, работающий на разных наборах данных, пока не получается…

Мы научим вас всему необходимому и поможем перейти
на следующий уровень владения языком.

Обычно курсы по машинному обучению рассказывают сразу
о всех методах и только теорию. Мы объясним только те методы, которые реально применяются в биологии, и научим использовать каждый из них на практике.
Актуальность
Обработать табличку и построить классный график, используя Python, для вас уже не проблема? При этом написать пайплайн, работающий на разных наборах данных, пока не получается…

Мы научим вас всему необходимому и поможем перейти
на следующий уровень владения языком.

Обычно курсы по машинному обучению рассказывают сразу
о всех методах и только теорию. Мы объясним только те методы, которые реально применяются в биологии, и научим использовать каждый из них на практике.
Скидка
Обработать табличку и построить классный график, используя Python, для вас уже не проблема?
c 11.10 по 20.12
40%
40%
c 11.10 по 20.12
Скидка
Обработать табличку и построить классный график, используя Python, для вас уже не проблема?
Для биологов
Получите опыт работы в биоинформатике и поймете, будет ли вам интересно на новом месте работы. На курсе вы решите задачи по основным биоинформатическим направлениям и сможете украсить ими ваш CV.
Для кого курс?
Для биоинформатиков и аналитиков данных в биологии
Изучите преимущества использования Python в биоинформатике. Пополните набор используемых методов, сможете решать больше задач и увеличите вилку ЗП, на которые можете претендовать.
Для руководителей научных лабораторий
Поймете программирования, как формулировать задачи для коллег, пишущих на Python, и будете знать, с какими сложностями эти коллеги могут столкнутся. Обнаружите направления развития вашей научной группы в области биоинформатики.
Для кого курс?
Для биологов
Получите опыт работы в биоинформатике и поймете, будет ли вам интересно на новом месте работы. На курсе вы решите задачи по основным биоинформатическим направлениям и сможете украсить ими ваш CV.
Для биоинформатиков и аналитиков данных в биологии
Изучите преимущества использования Python в биоинформатике. Пополните набор используемых методов, сможете решать больше задач и увеличите вилку ЗП, на которые можете претендовать.
Для руководителей научных лабораторий
Поймете программирования, как формулировать задачи для коллег, пишущих на Python, и будете знать, с какими сложностями эти коллеги могут столкнутся. Обнаружите направления развития вашей научной группы в области биоинформатики.
Этот курс подойдет, если вы
Уже выучили базовый Python самостоятельно или прошли наш курс «Python и Linux для биологии и биоинформатики» и планируете расти дальше
Научились с помощью Python решать определенный тип биоинформатических задач, но не знаете, куда теперь двигаться
Свободно владеете одним или несколькими языками программирования, но не сталкивались ранее с Python и хотите это исправить
Понимаете, что за машинным обучением и искусственным интеллектом будущее, и намерены иметь в своем арсенале самые современные методы
Обсуждая проекты, хотите понимать коллег и говорить с ними на одном языке
Часто программируете, любите биологию и хотите объединить две сферы в работе
Этот курс подойдет, если вы
Уже выучили базовый Python самостоятельно или прошли наш курс «Python и Linux для биологии и биоинформатики» и планируете расти дальше
Научились с помощью Python решать определенный тип биоинформатических задач,
но не знаете, куда теперь двигаться
Свободно владеете одним
или несколькими языками программирования, но не сталкивались ранее с Python
и хотите это исправить
Понимаете, что за машинным обучением и искусственным интеллектом будущее, и намерены иметь в своем арсенале самые современные методы
Обсуждая проекты, хотите понимать коллег и говорить
с ними на одном языке
Часто программируете, любите биологию и хотите объединить
две сферы в работе
Если вы не уверены в том, какой у вас уровень в Python, пройдите наш тест. Это бесплатно и ни к чему вас не обязывает :)
Лид-магнит
Пройти тест
Лид-магнит
Если вы не уверены в том, какой у вас уровень в Python, пройдите наш тест.
Это бесплатно и ни к чему вас не обязывает :)
Пройти тест
Курс дает возможность всего за 1,5 месяца перейти от начального к более продвинутому уровню программирования на Python.
Распределенный формат позволяет совмещать учебу с основной работой. Между занятиями у вас будет достаточно времени для повторения и закрепления материала.
Вы сможете заниматься как онлайн в тех случаях, когда добираться до места проведения курса нету времени или сил, так и сможете прийти на занятие очно, чтобы вживую обсудить с преподавателем ваши вопросы
Курс создан для выпускников естественно-научных направлений. Мы объясним сложные вещи простым языком и на понятных вам примерах.
Практические задания будут включать анализ данных NGS, RNA-seq и Single-cell.
По окончании курса вы получите сертификат Blastim или удостоверение о повышении квалификации Blastim (при наличии диплома о среднем профессиональном или высшем образовании).
Возможность общения с преподавателями на занятиях и в чате телеграм.
Записи и материалы занятий, которые будут доступны минимум год.
Почему именно этот курс?
Почему именно этот курс?
Курс дает возможность всего за 1,5 месяца перейти от начального к более продвинутому уровню программирования на Python.
Практические задания будут включать анализ данных NGS, RNA-seq и Single-cell.
Распределенный формат позволяет совмещать учебу
с основной работой.
Между занятиями у вас будет достаточно времени для повторения и закрепления материала.
Возможность общения
с преподавателями
на занятиях и в чате телеграм.
Записи и материалы занятий, которые будут доступны минимум год.
Вы сможете заниматься
как онлайн в тех случаях,
когда добираться до места проведения курса нету времени или сил, так и сможете прийти
на занятие очно, чтобы вживую обсудить с преподавателем ваши вопросы
Курс создан для выпускников естественно-научных направлений. Мы объясним сложные вещи простым языком и на понятных вам примерах.
По окончании курса вы получите сертификат Blastim или удостоверение о повышении квалификации Blastim (при наличии диплома о среднем профессиональном или высшем образовании).
Программа
1 неделя

Разберём основные популярные IDE, использующиеся для анализа данных и машинного обучения. Посмотрим, зачем нужны окружения и как их настраивать, узнаем об основной структуре данных в анализе данных и как ускорять код в десятки раз. Также начнём говорить о статистике.
Среды разработки - плюсы, минусы, хоткеи
  • JupyterNotebook, PyCharm
  • VisualStudioCode, Colab

Conda
  • зависимости
  • окружения
  • установка и удаление либ
  • установка конкретного инструмента (BWA или SnakeMake)

Разведочный анализ данных
  • numpy array
  • векторные операции
  • broadcasting
  • методы
  • pandas
  • отбор данных

Статистика

Введение в статистику
  • Что такое статистика?
  • Описательные статистики
Тестирование гипотез
  • Центральную предельная теорема
  • Доверительные интервали
  • Основы проверки статистических гипотез
2 неделя

Изучим главные приёмы работы с данными, научимся рисовать графики в разнообразных библиотеках. Имплементируем, то есть применим на практике, статистические методы и познакомимся с ООП.
Разведочный анализ данных
  • группировка и аггрегация
  • объединение датафрэймов
  • matplotlib
  • seaborn
  • altair

Статистика
  • Методы сравнения средних
  • z-тест
  • t-тест
  • U-тест

ООП
  • Класс
  • Объект
  • Атрибут
  • Метод
  • Наследование
  • Super
  • Перегрузка методов
3 неделя

Применим новые знания на практике для поиска дифференциально экспрессирующихся генов.
Научимся автоматически скачивать данные из ncbi
Использование статистики в дифференциальной экспрессии генов
  • Использование изученных статистических критериев для выявления дифференциально экспрессирующихся генов
  • Проблема множественных сравнений

Работа с API БД (biopython entrez)
  • Загрузка последовательностей из Genbank
  • Другие БД NCBI и Ensembl
  • Загрузка структуры молекул из PDB и UniProt
4 неделя

Узнаем о машинном обучении, линейных моделях.
Рассмотрим модели, работающие на деревьях решений
Машинное обучение
  • Введение в машинное обучение
  • Что такое машинное обучение?
  • Решаемые задачи
  • Метод K-ближайших соседей
  • Введение в библиотеку sklearn

Линейные модели
  • Линейная модель регресии
  • Линейная модель классификации
  • Обучение линейных моделей. Градиентный спуск

Деревья решений
  • Обучение деревьев решений
  • Неустойчивость деревьев решений
  • Использование деревьев решений для задач регрессии и классификации

Ансамбли
  • Проблема переобучения деревьев решений
  • Bias-variance trade-off
  • Bagging
  • Random subspace method (RSM)
  • Random forest, как объединение bagging и RSM
  • Boosting. Gradient boosting
  • Stacking, blending


5 неделя

Исследуем как выявлять важные признаки и извлекать их из данных.
Научимся оптимально учить модели, кластеризовать данные и применять методы снижения размерности
Feature selection. Feature extraction
  • Преобразование вещественных признаков
  • Преобразование категориальных признаков
  • Методы фильтрации
  • Методы обертки
  • Методы, встроенные модель (LASSO, RIDGE)
  • Boruta. Генетический алгоритм
  • Извлечение признаков из текстов. Bag of words. TF-IDF

Методы подбора оптимальных гиперпараметров
  • Жадный поиск
  • Случайный поиск
  • Генетический алгоритм
  • Optuna

Обучение без учителя. Основы кластеризации
  • K-means
  • DBSCAN
  • Hierarchical clustering

Обучение без учителя. Снижение размерности
  • PCA
  • t-SNE
  • UMAP
6 неделя

Рассмотрим нейронные сети для различных целей.
Познакомимся с библиотекой PyTorch и посмотрим как использовать предобученные модели
Введение в нейронные сети и знакомство с библиотекой PyTorch
  • Линейный классификатор
  • Полносвязная нейронная сеть
  • Обучение нейронных сетей. Алгоритм обратного распространения ошибки
  • Введение в библиотеку PyTorch

Нейронные сети для обработки изображений
  • Проблема использования полносвязных нейронных сетей для изображений
  • Операция свертки
  • Популярные архитектуры сверточных нейронных сетей

Использование предобученных моделей
  • Fine tuning
  • Transfer learning

Нейронные сети для работы с текстом
  • Рекурентные нейронные сети. RNN, LSTM
  • Трансформеры
Дополнительные активности
  • Хакатон
  • Домашние проекты
Расписание
25.10, 30.10, 10.11, 15.11, 20.11
10:00-12:00
Пятница
25.10, 30.10, 10.11, 15.11, 20.11
10:00-12:00
Понедельник
25.10, 30.10, 10.11, 15.11, 20.11
10:00-12:00
Среда
После обучения вы сможете:
Уверенно писать скрипты и объединять их в пайплайны для синхронизации работы.
Решать распространенные биоинформатические задачи и находить их в нестандартных заданиях.
Применять методы Python, ранее казавшиеся слишком «программистскими», и убедитесь в необходимости их использования в вашей работе.
Подготовить данные для отправлениях их на вход машинному обучению.
Выбирать метод машинного обучения, который подходит к вашим данным, применять его и делать новые выводы о вашем объекте исследования.
После обучения вы сможете:
Выбирать метод машинного обучения, который подходит к вашим данным, применять его и делать новые выводы о вашем объекте исследования.
Уверенно писать скрипты и объединять их в пайплайны для синхронизации работы.
Решать распространенные биоинформатические задачи и находить их в нестандартных заданиях.
Применять методы Python, ранее казавшиеся слишком «программистскими», и убедитесь
в необходимости их использования
в вашей работе.
Подготовить данные для отправлениях их на вход машинному обучению.
Как проходит обучение на курсе
Знакомство
Подключение к курсу
Вы получите информационное письмо с ключевыми ссылками курса. Чтобы обеспечить вам комфортное обучение, команда Blastim использует передовые сервисы для организации курса. Если вы будете пользоваться ими впервые, то мы расскажем и покажем их функционал.


Получаете доступ к памятке участника в Notion

Вступаете в Telegram чат

Заходите на сервер курса в Discord
1/5
Памятка содержит как материалы курса, так и дополнительную информацию для изучения вне курса - это уникальная разработка Blastim. Она будет доступна вам минимум год. Благодаря оптимальной организации вы с лёгкостью будете находить всю нужную для учебы информацию.
В чате будет живое общение с преподавателями и другими участниками. В нем вы сможете задавать возникающие походу обучения вопросы и получать на них квалифицированные ответы. Мы также будем публиковать в чате сообщения с актуальной информацией. После окончания курса чат останется с вами, поэтому даже если спустя время у вас возникнут трудности, то вы сможете получать там помощь.
Сервер курса обеспечивает среду, комфортную для онлайн-обучения. Там есть комнаты для видеоконференций с занятиями, разбора сложных случаев с учебными ассистентами и нетворкинга с другими участниками курса. Вы сможете писать, подключаться с голосом или видео - в зависимости от того, как вам удобно.
Как проходит обучение на курсе
Знакомство
Подключение к курсу
Вы получите информационное письмо с ключевыми ссылками курса. Чтобы обеспечить вам комфортное обучение, команда Blastim использует передовые сервисы для организации курса. Если вы будете пользоваться ими впервые, то мы расскажем и покажем их функционал.


Получаете доступ к памятке участника
в Notion

Вступаете в Telegram чат

Заходите на сервер курса в Discord
1/5
Памятка содержит как материалы курса, так и дополнительную информацию для изучения вне курса - это уникальная разработка Blastim. Она будет доступна вам минимум год. Благодаря оптимальной организации вы с лёгкостью будете находить всю нужную для учебы информацию.
В чате будет живое общение с преподавателями и другими участниками. В нем вы сможете задавать возникающие походу обучения вопросы и получать на них квалифицированные ответы. Мы также будем публиковать в чате сообщения с актуальной информацией. После окончания курса чат останется с вами, поэтому даже если спустя время у вас возникнут трудности, то вы сможете получать там помощь.
Сервер курса обеспечивает среду, комфортную для онлайн-обучения. Там есть комнаты для видеоконференций с занятиями, разбора сложных случаев с учебными ассистентами и нетворкинга с другими участниками курса. Вы сможете писать, подключаться с голосом или видео - в зависимости от того, как вам удобно.
Как проходит обучение на курсе
Обучение
Тренировка навыка программирования
Чтобы вы быстрее повысили свой навык программирования на Python, мы включим вас в групповой процесс обучения. Совместное прохождение материала покажет, что любые сложности преодолимы, обеспечит насмотренность различных способов написания кода, возможных ошибок и их решений, а также создаст атмосферу вовлечённости.


Онлайн-видеоконференции
с записью

Баланс между теорией и практикой

Входное, промежуточное и итоговое тестирования
2/5
Занятия будут проходить в формате онлайн-видеоконференций. Такой формат позволит задавать вопросы и получать на них ответы, а также слушать ответы на вопросы других участников. Живое общение преподавателей и участников обеспечивает лучшую усвояемость материала, чем онлайн курс в записи.
Записи конференций будут выложены на YouTube. Так, что если потребуется, вы сможете пересмотреть записи в любое время как входе курса, так и после.
Занятия включают в себя как разбор теории, так и отработку практических навыков. Мы даем только ту теоретическую информацию, которая непосредственно необходима для работы. Практические задания основаны на реальных задачах, которые решаются в лабораториях и индустрии. Сложность занятий будет увеличиваться постепенно, по мере прохождения курса.
Перед поступлением на курс вы пройдете тестирование, которое позволит вам понять, хватает ли вам базовых знаний для прохождения курса и сможете увидеть области вашего роста. В середине курса будет тест, за счет которого вы сможете понять, какой процент пройденного материала вам удалось усвоить, а мы сможем скорректировать дальнейшие занятия так, чтобы вы успели повторить и понять темы, которые показались сложными. В конце курса вас ждет тестирование, которое позволит оценить дельту прироста ваших знаний относительно уровня в начале курса.
Как проходит обучение на курсе
Комфорт
Командная поддержка
во время обучения
На всех этапах обучения у вас будет сопровождение. Мы будем отслеживать ваш прогресс и помогать в моменты трудностей: объясним, как пользоваться новыми для вас программами и дополнительно объясним сложный материал. Таким образом, вы точно пройдете обучение до конца.

Преподаватели

Учебные ассистенты

Куратор курсов
3/5
Наши преподаватели являются экспертами в своих областях и преподают более двух лет на занятиях в ВУЗах и коммерческих курсах. Они подготовят для вас лекции и материалы практикумов в Colab. Преподаватели дадут обратную связь по выполненным вами заданиям, поделятся с вами лайфхаками, которые они используют в своей работе, и ответят на любые ваши вопросы.
Учебные ассистенты - это помощники преподавателей. Они сориентируют вас, что именно нужно делать, если вы случайно отвлеклись. Учебные ассистенты будут подстраховывать вас вовремя выполнения практических заданий. Если понадобиться, то они дополнительно объяснят материал, найдут, закравшуюся в ваши решения ошибки, поделятся своим опытом и полезными ссылками по теме, а также объяснят вам, как самостоятельно искать ответы на возникающие вопросы.
Куратор сделает ваше обучение на курсе максимально комфортным. Он будет своевременно доносить до вас всю актуальную информацию: ссылки для подключения к памятке, чатам и видеоконференциям, даты и время занятий, а также сроки выполнения заданий. Куратор будет отслеживать все ваши пожелания вовремя курса и доводить их до исполнения. Таким образом, куратор решит все организационные и технические вопросы.
Как проходит обучение на курсе
Тренировка перед отправление в свободное плавание
Учебные проекты
Домашний проект - это кейсы, которые можно решить с помощью изучаенных на курсе методов. Эти задания вы будете выполнять самостоятельно после прохождения курса. Если входе его решения у вас будут возникать вопросы вы сможете задать их преподавателям. После сдачи проекта вы получите письменную обратную связь по решению от преподавателей.

Получаете доступ к памятке участника в Notion

Вступаете в Telegram чат

Заходите на сервер курса в Discord
4/5
Наши преподаватели являются экспертами в своих областях и преподают более двух лет на занятиях в ВУЗах и коммерческих курсах. Они подготовят для вас лекции и материалы практикумов в Colab. Преподаватели дадут обратную связь по выполненным вами заданиям, поделятся с вами лайфхаками, которые они используют в своей работе, и ответят на любые ваши вопросы.
Наши преподаватели являются экспертами в своих областях и преподают более двух лет на занятиях в ВУЗах и коммерческих курсах. Они подготовят для вас лекции и материалы практикумов в Colab. Преподаватели дадут обратную связь по выполненным вами заданиям, поделятся с вами лайфхаками, которые они используют в своей работе, и ответят на любые ваши вопросы.
Наши преподаватели являются экспертами в своих областях и преподают более двух лет на занятиях в ВУЗах и коммерческих курсах. Они подготовят для вас лекции и материалы практикумов в Colab. Преподаватели дадут обратную связь по выполненным вами заданиям, поделятся с вами лайфхаками, которые они используют в своей работе, и ответят на любые ваши вопросы.
Как проходит обучение на курсе
Нетворкинг
Формирование слабых связей, которые сделают вас сильнее
Общение и обмен опытом и знаниями с другими людьми способны многократно ускорить ваш прогресс в освоении новой области и продвижении по карьерному пути. Поэтому на курсах мы не только обучаем вас, но и помогаем наращивать количество профессиональных контактов.

Пипл-бук и айсбрейкинг

Рандом-кофе встречи

Воскресный бранч
с преподавателями
5/5
Все участники смогут заполнить анкету и указать ключевую информацию о себе: место обучение и работы, направление деятельности и область экспертизы. Благодаря чему, с одной стороны, вы получить мини-базу людей, работающих в смежных с вами областях и в случае необходимости быстро сможете найти коллаборатора, квалифицированного советчика или работника. Благодаря этому, с другой стороны, вас смогут пригласить в интересный проект или предложить классную работу.
Во вне учебное время мы организуем встречи, на которых вы познакомитесь поближе с другими участниками курса. Входе этих встреч вы можете найти единомышленников, коллег с похожими задачами на работе или опытом работы в смежных областях, менторов в интересующем и новом для вас направлении и друзей. Знакомство участников между собой создает комфортную среду для обучения и улучшает результаты.
Чтобы преподаватели и участники были на одной волне, мы организуем встречу, где все смогут пообщаться в неформальной атмосфере. Вы сможете обсудить с преподавателями ваши рабочие проекты, возможные пути карьерного развития, актуальные навыки на рынке и многое другое, в том числе общие увлечения и интересы. Таким образом, мы поможем вам выйти из профессиональных образов и раскрыться с человеческой стороны.
Как проходит обучение на курсе
Обучение
Тренировка навыка программирования
Чтобы вы быстрее повысили свой навык программирования на Python, мы включим вас в групповой процесс обучения. Совместное прохождение материала покажет, что любые сложности преодолимы, обеспечит насмотренность различных способов написания кода, возможных ошибок и их решений, а также создаст атмосферу вовлечённости.


Онлайн-видеоконференции с записью

Баланс между теорией и практикой

Входное, промежуточное и итоговое тестирования
2/5
!
Занятия включают в себя как разбор теории, так и отработку практических навыков. Мы даем только ту теоретическую информацию, которая непосредственно необходима для работы. Практические задания основаны на реальных задачах, которые решаются в лабораториях и индустрии. Сложность занятий будет увеличиваться постепенно, по мере прохождения курса.
Перед поступлением на курс вы пройдете тестирование, которое позволит вам понять, хватает ли вам базовых знаний для прохождения курса и сможете увидеть области вашего роста. В середине курса будет тест, за счет которого вы сможете понять, какой процент пройденного материала вам удалось усвоить, а мы сможем скорректировать дальнейшие занятия так, чтобы вы успели повторить и понять темы, которые показались сложными. В конце курса вас ждет тестирование, которое позволит оценить дельту прироста ваших знаний относительно уровня в начале курса.
Занятия будут проходить в формате онлайн-видеоконференций. Такой формат позволит задавать вопросы и получать на них ответы, а также слушать ответы на вопросы других участников. Живое общение преподавателей и участников обеспечивает лучшую усвояемость материала, чем онлайн курс в записи.
Записи конференций будут выложены на YouTube. Так, что если потребуется, вы сможете пересмотреть записи в любое время как входе курса, так и после.
Как проходит обучение на курсе
Комфорт
Командная поддержка во время обучения
На всех этапах обучения у вас будет сопровождение. Мы будем отслеживать ваш прогресс и помогать в моменты трудностей: объясним, как пользоваться новыми для вас программами и дополнительно объясним сложный материал. Таким образом, вы точно пройдете обучение до конца.

Преподаватели

Учебные ассистенты

Куратор курсов
3/5
Наши преподаватели являются экспертами в своих областях и преподают более двух лет на занятиях в ВУЗах и коммерческих курсах. Они подготовят для вас лекции и материалы практикумов в Colab. Преподаватели дадут обратную связь по выполненным вами заданиям, поделятся с вами лайфхаками, которые они используют в своей работе, и ответят на любые ваши вопросы.
Учебные ассистенты - это помощники преподавателей. Они сориентируют вас, что именно нужно делать, если вы случайно отвлеклись. Учебные ассистенты будут подстраховывать вас вовремя выполнения практических заданий. Если понадобиться, то они дополнительно объяснят материал, найдут, закравшуюся в ваши решения ошибки, поделятся своим опытом и полезными ссылками по теме, а также объяснят вам, как самостоятельно искать ответы на возникающие вопросы.
Куратор сделает ваше обучение на курсе максимально комфортным. Он будет своевременно доносить до вас всю актуальную информацию: ссылки для подключения к памятке, чатам и видеоконференциям, даты и время занятий, а также сроки выполнения заданий. Куратор будет отслеживать все ваши пожелания вовремя курса и доводить их до исполнения. Таким образом, куратор решит все организационные и технические вопросы.
Как проходит обучение на курсе
Тренировка перед отправление в свободное плавание
Учебные проекты
Домашний проект - это кейсы, которые можно решить с помощью изучаенных на курсе методов. Эти задания вы будете выполнять самостоятельно после прохождения курса. Если входе его решения у вас будут возникать вопросы вы сможете задать их преподавателям. После сдачи проекта вы получите письменную обратную связь по решению от преподавателей.

Получаете доступ к памятке участника в Notion

Вступаете в Telegram чат

Заходите на сервер курса в Discord
4/5
Наши преподаватели являются экспертами в своих областях и преподают более двух лет на занятиях в ВУЗах и коммерческих курсах. Они подготовят для вас лекции и материалы практикумов в Colab. Преподаватели дадут обратную связь по выполненным вами заданиям, поделятся с вами лайфхаками, которые они используют в своей работе, и ответят на любые ваши вопросы.
Наши преподаватели являются экспертами в своих областях и преподают более двух лет на занятиях в ВУЗах и коммерческих курсах. Они подготовят для вас лекции и материалы практикумов в Colab. Преподаватели дадут обратную связь по выполненным вами заданиям, поделятся с вами лайфхаками, которые они используют в своей работе, и ответят на любые ваши вопросы.
Наши преподаватели являются экспертами в своих областях и преподают более двух лет на занятиях в ВУЗах и коммерческих курсах. Они подготовят для вас лекции и материалы практикумов в Colab. Преподаватели дадут обратную связь по выполненным вами заданиям, поделятся с вами лайфхаками, которые они используют в своей работе, и ответят на любые ваши вопросы.
Как проходит обучение на курсе
Нетворкинг
Формирование слабых связей, которые сделают вас сильнее
Общение и обмен опытом и знаниями с другими людьми способны многократно ускорить ваш прогресс в освоении новой области и продвижении по карьерному пути. Поэтому на курсах мы не только обучаем вас, но и помогаем наращивать количество профессиональных контактов.

Пипл-бук и айсбрейкинг

Рандом-кофе встречи

Воскресный бранч с преподавателями
5/5
Все участники смогут заполнить анкету и указать ключевую информацию о себе: место обучение и работы, направление деятельности и область экспертизы. Благодаря чему, с одной стороны, вы получить мини-базу людей, работающих в смежных с вами областях и в случае необходимости быстро сможете найти коллаборатора, квалифицированного советчика или работника. Благодаря этому, с другой стороны, вас смогут пригласить в интересный проект или предложить классную работу.
Во вне учебное время мы организуем встречи, на которых вы познакомитесь поближе с другими участниками курса. Входе этих встреч вы можете найти единомышленников, коллег с похожими задачами на работе или опытом работы в смежных областях, менторов в интересующем и новом для вас направлении и друзей. Знакомство участников между собой создает комфортную среду для обучения и улучшает результаты.
Чтобы преподаватели и участники были на одной волне, мы организуем встречу, где все смогут пообщаться в неформальной атмосфере. Вы сможете обсудить с преподавателями ваши рабочие проекты, возможные пути карьерного развития, актуальные навыки на рынке и многое другое, в том числе общие увлечения и интересы. Таким образом, мы поможем вам выйти из профессиональных образов и раскрыться с человеческой стороны.
Примеры биоинформатических кейсов:
Использование статистики в дифференциальной экспрессии генов
Работа с API БД: загрузка последовательностей из Genbank и структур молекул из PDB и UniProt
Изучение эволюционных процессов: происхождение видов, появление и распространение антибиотикорезистентности и т.д.;
Диагностика и изучение молекулярных механизмов генетических заболеваний;
Структурное моделирование для задач фармакологии;
Персонализированный подбор терапии для пациентов с раковыми и другими заболеваниями.
Примеры биоинформатических кейсов:
Использование статистики в дифференциальной экспрессии генов
Работа с API БД: загрузка последовательностей из Genbank и структур молекул из PDB и UniProt
Изучение эволюционных процессов: происхождение видов, появление и распространение антибиотикорезистентности и т.д.;
Диагностика и изучение молекулярных механизмов генетических заболеваний;
Персонализированный подбор терапии для пациентов с раковыми и другими заболеваниями.
Структурное моделирование для задач фармакологии;
Преподаватели курса
Старший лаборант-исследователь лаборатории сравнительной геномики ИМКБ СО РАН. Младший администратор вычислительного кластера ФББ МГУ.
Андрей Томаровский
Преподаватель программирования в Институте биоинформатики и на курсе по анализу данных в KarpovCourses. Помощник преподавателя на курсе математического моделирования в Сколтехе.
Александр Ильин
Middle bioinformaticion в BostonGene. Преподаватель статистики и машинного обучения в Институте биоинформатики. Раньше работал junior bioinformaticion в Immunomind. Закончил магистратуру биологического факультета МГУ по направлению Структурная биология и биотехнология.
Даниил Литвинов
Оставить заявку
Если у вас остались вопросы, задайте их нам по номеру +7 968 350 9050
FAQ
Какой нужен уровень программирования на Python для успешного прохождения курса?
Какой интернет и какое устройство нужно для комфортной учёбы?
Подойдёт почти любой гаджет — компьютер, ноутбук, планшет или даже телефон. Нужен интернет, скорость которого позволяет смотреть видео. Мы рекомендуем использовать свежие версии популярных браузеров. Чтобы заниматься с телефона, не нужно ничего скачивать — сайт хорошо работает на мобильных устройствах.
Можно ли купить курс в рассрочку?
Что если я не могу присутствовать на онлайн-занятии? Всё пропало?
Ничего страшного! Если не успеваете к занятию, вы можете посмотреть его в записи. Вам также будут доступны все теоретические материалы занятий и домашние задания.
Каким требованиям нужно соответствовать?
Вам не понадобятся специальные навыки или опыт — мы обучим всему с нуля. Главное иметь компьютер и достаточно времени для занятий. Выше можно скачать программу, чтобы оценить количество учебного материала и свои возможности.
Кто будет меня учить?
Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных компаний. Программу составляют опытные преподаватели и методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической и образовательной индустрий.
Как и когда я буду учиться?
Обучение состоит из трех больших частей: теория с закреплением в тренажёре, домашние задания с самостоятельными проектами и вебинары с наставниками и экспертами из индустрии.

Теория в тренажёре и домашние задание не привязаны к расписанию — можно учиться когда угодно. Главное — уложиться в дедлайн, обычно это спринт из двух недель. Вебинары проходят в определенное время, о котором вы заранее узнаёте от куратора.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если нужно сделать паузу или уделить больше времени закреплению материала, вы сможете взять академический отпуск. За весь период обучения можно взять два «академа» по 30 дней. После каждого модуля будут каникулы, во время которых вы сможете наверстать материал и доработать проекты.
Смогу ли я найти работу после обучения?
Гарантий нет, но мы верим, что сможете. Работодателям важно, чтобы вы умели делать проекты, а не просто обладали набором знаний. Мы учим применять знания на практике, а также предлагаем помощь HR-специалистов из нашего карьерного центра. Но вам точно придётся приложить усилия, чтобы найти работу: активно откликаться на вакансии, проходить собеседования, показывать свои проекты и делать тестовые задания.
По данным исследования Института образования «Высшей школы экономики», 78% наших выпускников начинают новую карьеру после обучения. Больше половины из них — в первые два месяца, остальные — в течение ещё двух месяцев. Эти цифры подкреплены публичным отчётом о трудоустройстве студентов Практикума и подробным исследованием.
В исследовании принимали участие выпускники направлений «Веб-разработчик», «Тестировщик», «Аналитик данных» и «Специалист по Data Science».
Хорошо, а вы можете помочь с поиском работы?
Да. По желанию студенты могут попасть на программу трудоустройства, которая длится от 2 недель. С поддержкой карьерного центра Практикума студенты оформляют портфолио, проходят тренировочные собеседования с их последующим разбором и учатся писать сопроводительные письма. Мы сотрудничаем с разными компаниями и регулярно предлагаем студентам партнёрские вакансии. Но важно помнить, что мы не ищем работу за вас, а помогаем её найти.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Да, причём в любой момент. Если обучение в потоке уже началось — прошедшие дни придётся оплатить, но мы вернём деньги за оставшееся время обучения. Более подробно рассказываем про это в седьмом пункте оферты
Получу ли я диплом?
Да, после курса вы получите диплом или сертификат государственного образца — это официальный документ о дополнительном образовании.
Как можно оплатить?
Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.
Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу.
Через компанию: юридические лица-резиденты РФ также могут оплатить обучение в Практикуме. После оплаты вы получите такой же электронный чек, как при оплате от физлица — мы не выдаём дополнительных документов. Чтобы узнать подробности, вы можете оставить заявку на странице для корпоративных клиентов.
Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?
Это что-то вроде кешбэка от государства.
Рассмотрим пример: если вы налоговый резидент России, то есть находитесь на территории РФ более 183 дней в течение 12 месяцев и работаете по трудовому договору, каждый месяц ваш работодатель должен отчислять с вашей зарплаты 13% государству, чтобы оплатить подоходный налог.
Из этих денег вы можете вернуть себе до 15 600 рублей в год — налоговый вычет за обучение. Для этого вам нужно подать заявление в личном кабинете на сайте nalog.ru (можно войти через Госуслуги).
К заявлению нужно приложить все документы, подтверждающие ваше право на вычет:
  1. Справку 2-НДФЛ от вашего работодателя.
  2. Договор на обучение, в нашем случае это оферта Практикума.
  3. Лицензию на образовательную деятельность. Вот наша.
  4. Чеки об оплате обучения. Практикум отправляет эти чеки на ваш электронный адрес, их можно взять оттуда.
  5. Справку о получении образовательных услуг. Чтобы получить справку от нас, напишите в чат поддержки Практикума.
Ваше заявление будут рассматривать в налоговой в течение месяца. Инспектор может запросить другие документы, если этих ему покажется недостаточно. Если всё пройдёт хорошо, вам должны выдать специальное уведомление о праве на вычет. Это уведомление нужно передать в бухгалтерию вашего работодателя.
Теперь работодатель должен будет выплачивать вам всю зарплату, не удерживая подоходный налог в пользу государства, пока не выплатит всю сумму вычета.
Это не единственный вариант получения вычета — подробнее можно почитать на сайте налоговой. Если у вас остались вопросы о налоговом вычете, напишите в наш чат поддержки.