Курс Data Science для медицины | Онлайн-обучение нейросетям от GeekBrains в Казахстане

Эксклюзивный партнер

Geekbrains в Казахстане

Узнай, как получить скидку до 60%

Спецпредложение до конца сентября

Факультет Data Scienceв медицине

-15%

Кешбэк 30%: 394292 балла

1 546 240 ₸

1 314 304 ₸

В рассрочку на 24 месяца:

54 763 ₸/мес

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ

24 месяца

15% ваша скидка

Спасибо за заявку!

Скоро с вами свяжется наш менеджер! Мы будем признательны, если вы заполните нашу анкету — это поможет нам лучше понимать ваши потребности и сделать вашу работу с онлайн-платформой более комфортной.

Заполнить анкету

Data Scientist анализирует большой объём данных, прогнозирует события и помогает находить неочевидные закономерности. С помощью машинного обучения он может ставить диагнозы, обнаруживать болезни и персонализировать лечение.

Беспроцентная рассрочка до 24 месяцев

Jysan Bank и Kaspi Bank — надёжные банки-партнеры. Оформив у них рассрочку, вам не придется платить первый взнос и переплачивать по процентам.

• Для граждан Казахстана
• Проверенные банки

• Без справок о доходах
• Выгодные условия оплаты

Рынку нужны специалисты Data Science

Источник данных: hh.kz

460 000 тенге

Зарплата в месяц

11% от всех

Доступных вакансий
на hh.kz

760 000 тенге

Зарплата в месяц

56% от всех

Доступных вакансий на hh.kz

Кому подойдет курс

Новичкам в Data Science

Станете специалистом по Data Science с нуля: освоите аналитику в медицине, бизнесе и других направлениях.

IT-специалистам

Поможем систематизировать знания в Data Science, ускорить карьерный рост и больше зарабатывать.

Медработникам

Освоите IT-специализацию в знакомой нише, увеличите доход и сможете улучшать жизнь сотен людей с помощью искусственного интеллекта.

Станьте Data Scientist с нуля

Актуальная программа

Обучение состоит из вебинаров и предзаписанных видеокурсов. Мы учитываем требования работодателей и ежегодно обновляем программу.

Опытные преподаватели

Вы обучаетесь у экспертов, которые постоянно используют искусственный интеллект в своих проектах.

Много практики

Вы научитесь решать бизнес-задачи с помощью машинного обучения. После обучения у вас будет 12 кейсов в портфолио.

Медицинская специализация

Вы поработаете с медицинскими данными, проанализируете исследования лекарств, познакомитесь с рынком труда. При этом начать работать можно и до специализации.

Доступ к сообществу GeekBrains

Вы найдёте полезные контакты и единомышленников в вашем городе, сможете делиться опытом в базе знаний GeekBrains. Будете посещать закрытые митапы, хакатоны и другие онлайн-мероприятия как слушатели и спикеры.

Как вы найдете работу с помощью GeekBrains

Обучаем профессии

Получите все необходимые знания по Data Science и закрепите их на практике.

Улучшаем резюме

Научитесь выгодно подчёркивать свои преимущества и выделяться на фоне других кандидатов.

Рекомендуем вакансии

Мы поможем вам с поиском идеального места работы на популярных ресурсах. И вместе с вами напишем сопроводительное письмо.

Помогаем пройти собеседование

Подготовитесь к интервью на позицию специалиста Data Science: разберёте вопросы и ошибки.

Наши ученики трудоустроились в компании

Программа обучения

Подготовительный блок

Их необязательно проходить, но они помогут настроиться на обучение.

Курсы

Видеокурс: как учиться эффективно

Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.

7 видеоуроков

Git. Базовый курс

Вы освоите все ключевые операции в системе: создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений и многое другое. Курс приблизит вас к прохождению собеседования, где несколько вопросов обычно посвящены системе контроля версий.

13 видеоуроков

Основы математики

Это подготовительный курс, в котором студенты восполнят необходимые базовые знания по математике. Курс позволит облегчить вхождение в профессию.

14 видеоуроков

I четверть

Программирование и машинное обучение

Освоите Python и восполните знания по математике для дальнейшего освоения профессии.

Проект

— Разведочный анализ данных (EDA).

Курсы

Встреча студентов с деканом факультета

Основы языка Python

Вы узнаете, как создаются объекты в Python и к каким типам данных они могут относиться, научитесь работать с циклами, писать функции, импортировать модули и библиотеки, работать с файлами, основам ООП.

11 видеоуроков

Введение в высшую математику

Научим решать задачи из линейной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа и теории вероятностей.

6 видеоуроков

Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

Освоите инструменты дата-сайентиста. Узнаете, как работают библиотеки для построения моделей машинного обучения, визуализации и работы с данными.

10 видеоуроков

II четверть

Математика для Data Science

Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения. Освоите библиотеки NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и pandas.

Проекты

— Модель предсказания цены на недвижимость
— Модель прогнозирования среднего балла на ЕГЭ

Курсы

Введение в математический анализ

Сможете находить производные сложных функций, отличать биекцию от сюръекции, работать с множествами, интегралами и пределами.

11 видеоуроков

Линейная алгебра

Расскажем о линейном пространстве, линейных преобразованиях и системах уравнений. Познакомитесь с матрицами, сингулярным разложением и матричными операциями.

5 видеоуроков

Теория вероятностей и математическая статистика

Научитесь проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование. Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом.

8 видеоуроков

Алгоритмы и структуры данных на Python

Потренируетесь решать задачи с помощью фундаментальных алгоритмов и структур данных.

8 видеоуроков

Алгоритмы анализа данных

Узнаете, как устроены алгоритмы.

8 видеоуроков

III четверть

Библиотеки Python и MySQL

Научитесь проектировать базы данных и проверять статистические гипотезы.

Проекты

— Модель кредитного скоринга для банка
— Рабочая база данных на основе анализа интерфейса сервиса или личного проекта

Курсы

Библиотеки Python для Data Science: продолжение

Вы научитесь анализировать данные и проверять статистические гипотезы, потренируетесь строить и интерпретировать модели классификации.

4 видеоурока

Linux. Рабочая станция

Познакомитесь с устройством файловой системы Linux, поработаете в планировщике задач, изучите основы сетевой безопасности.

8 видеоуроков

Основы реляционных баз данных. MySQL

Научитесь проектировать и работать с базами данных на самой популярной СУБД.

12 видеоуроков

IV четверть

Нейронные сети

Научитесь работать со свёрточными и рекуррентными сетями, а также работать с PyTorch и создавать циклы обучения моделей.

Проекты

— Нейронная сеть, которая умеет распознавать изображения
— Приложение, которое анализирует объекты в кадре и выводит их
— Чат-бот

Курсы

Введение в нейронные сети

Расскажем, как работают библиотеки машинного обучение Keras и TensorFlow, свёрточные и рекуррентные нейронные сети.

8 видеоуроков

Глубокое обучение в компьютерном зрении

Получите знания о том, как устроена работа нейронных сетей в компьютерном зрении.

8 видеоуроков

32 часа контента, 64 часа практики

Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей

Познакомитесь с архитектурой рекуррентных и нейронных сетей (LSTM, U-net). Научитесь работать с PyTorch: создавать циклы обучения модели для классификации изображений, работать с дискриминатором и генератором, распознавать эмоции по снимкам.

5 видеоуроков

V четверть

Задачи искусственного интеллекта

Курсы

Машинное обучение в бизнесе

Ознакомитесь с прикладными задачами, в которых машинное обучение хорошо работает и приносит пользу в виде увеличения финансовых показателей либо улучшения (автоматизации) процессов в компании.

9 видеоуроков

Введение в обработку естественного языка

Сможете ориентироваться в подходах классической обработки текстов и в нейросетевых подходах, будете знать как выстроить пайплайн для построения бота говорилки и как применять к нему разные технологии генерации фраз.

16 видеоуроков

VI четверть

Анализ данных в медицине

Узнаете, как извлекать из данных полезную информацию и использовать её в решении задач.

Проекты

— Научитесь определять эффективность лекарств

Курсы

Язык R для анализа данных

Научитесь производить различные манипуляции с данными, начиная от импорта данных и заканчивая их подготовкой к дальнейшему статистическому анализу с использованием готовых функций пакетов dplyr, lubridate, а также применять самостоятельно написанные функции и циклы.

6 видеоуроков

Введение в молекулярную биологию и генетику

После прохождения курса по введению в молекулярную биологию вы сможете работать с обработанными генетическими данными, понимать их особенности и происхождение, а так же автоматически получать их из баз данных NCBI, KEGG, PDB.

6 видеоуроков

Введение в анализ данных в медицине

Узнаете о том, какие профессии есть в сфере анализа медицинских данных, что представляют из себя эти данные и для решения каких задач используются.

8 видеоуроков

Прикладная статистика в медицине

Узнаете, какие статистические методы применяются для анализа медицинских данных и на практике научитесь их использовать. В конце курса вас ожидает итоговый проект, где вы самостоятельно сможете определить эффективность лекарства.

9 видеоуроков

VII четверть

Прикладные задачи анализа медицинских данных

Научитесь использовать машинное обучения в различных медицинских задачах.

Проекты

— Пройдёте соревнование после каждого курса

Курсы

Прогнозирование и диагностика в медицине с помощью машинного обучения

Научитесь применять методы машинного обучения на примере реального набора данных по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ.

4 видеоурока

Computer Vision для медицинских изображений

Перейдёте к более сложным задачам: сегментации и классификации изображений по КТ и МРТ.

4 видеоурока

Применение NLP в здравоохранении

В завершающей части познакомитесь с типовыми задачами обработки естественного языка: классификацией и поиском именованных сущностей.

4 видеоурока

Курсы со свободной датой старта

Курсы

Подготовка к собеседованию

Рассмотрим особенности IT-специальностей, правила составления резюме и портфолио, отклика на вакансии и собеседования с работодателем. Курс покажет возможности работы на фрилансе и ее тонкости, научит использовать биржи фриланса.

Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle

Рассмотрим основные этапы соревнований по машинному обучению, научимся детально визуализировать данные и находить скрытые инсайты в данных, подробно остановимся на построении стратегии валидации моделей, рассмотрим разнообразные техники построения новых признаков

Открыть всю программу

Спасибо за заявку!

Заполнить анкету

Oops! Something went wrong while submitting the form.

Вас будут обучать топовые эксперты

Никита Баранов

NLP-engineer/Data scientist

Интересуется машинным обучением в медицине. Начинал с создания модели классификации товаров на основе чеков в «Платформе ОФД», затем прогнозировал спрос для «Пятёрочки» в X5 Retail Group. Работал с банковскими данными и данными телеком-операторов в oneFactor.

Ирина Гаранина

Data Scientist в Parexel

Занимается анализом данных в Parexel — одном из мировых лидеров в области клинических исследований. Основная часть работы — статистический анализ, визуализация и построение моделей. В исследованиях использует Python, R, MySQL, SAS.

В 2015 году окончила факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ, 4 года училась в аспирантуре. Опубликовала несколько научных работ в международных журналах.

Дмитрий Коробченко

Deep Learning R&D-инженер в NVIDIA

Эксперт в области нейронных сетей и машинного обучения, спикер на образовательных и научно-популярных мероприятиях, опыт в Deep Learning с 2012 года.

Закончил ВМиК МГУ, ранее работал в исследовательском центре Samsung.

Алексей Петренко

IT-инженер

Разработчик на Python, создаёт IT-решения для Министерства обороны: автоматизирует учёт наличия и движения людей и технических средств.

Работает в IT 20 лет, имеет опыт работы с 30 языками программирования.

Максим Чистогов

Data Scientist в Pirogov.AI

Аналитик данных в медицине. Специализируется на разработке интеллектуальных систем распознавания и обработки изображений, диагностики ЛОР-заболеваний, заболеваний флебологии. Раньше разрабатывал программы для мониторинга объектов и ресурсов, системы контроля аккумуляторов, приложений по редактированию фотографий с помощью нейросетей.

Вместе мы позаботимся о вашем профессиональном будущем

Преподаватели

Погрузят вас в новую сферу, поделятся знаниями и практическим опытом, ответят на вопросы по теме занятий.

Студент-наставник

Во время обучения вам может понадобиться поддержка и помощь с домашним заданием. Вашим наставником станет выпускник или студент, который получил такой же опыт обучения на курсе и успешно справился со всеми практическими работами.

Куратор

Поможет вам освоиться в личном кабинете, в процессе обучения всегда будет на связи и поможет найти ответы на вопросы.

Специалисты техподдержки

Возьмут на себя все технические вопросы по работе платформы и продлят дедлайн при необходимости.

Ревьюер

Эксперт-практик, который проверит ваши домашние работы и даст подробную обратную связь.

Чат с одногруппниками

Здесь вы станете частью комьюнити GeekBrains, познакомитесь с единомышленниками и обменяетесь опытом.

Ваше резюме после обучения

Ваши навыки

Артур Морозкин

Junior Data Scientist

520 000 тенге

График

Полная занятость

Образование

GeekBrains, Data Science в медицине, 2021

Опыт работы

GeekBrains, Проектная работа

Ключевые навыки

— Git, Linux, bash, SQL/noSQL
— Python, библиотеки для анализа данных и визуализации: NumPy, Matplotlib, pandas, Scikit-learn
— Статистический анализ, анализ данных клинических исследований на R и Python
— Применение алгоритмов машинного обучения на Python
— Фреймворки для нейронных сетей: Keras, TensorFlow, PyTorch
— Обработка естественного языка с помощью Python в медицине
— Обработка медицинских данных: табличных данных, временных рядов
— Применение компьютерного зрения для решения медицинских задач

Портфолио

Модель кредитного скоринга для банка

Чат-бот

Рабочая база данных на основе анализа интерфейса сервиса или личного проекта

Приложение, которое анализирует объекты в кадре

Модель прогнозирования среднего балла на ЕГЭ

Соревнование на площадке Kaggle

Нейронная сеть, которая умеет распознавать изображения

Rest API-сервис в Docker, с которым можно взаимодействовать и получать прогнозы для новых данных

Разведочный анализ данных (EDA)

Обучение нейронных сетей классификации и сегментации эндоскопических изображений. Развёртка моделей при помощи TensorFlow Serving. Сегментация биомедицинских изображений на потоковом видео