Магистратура «Применение машинного обучения в биологии»
Станьте ученым нового поколения в биологии
Программа для специалистов, которые хотят применять машинное обучение, анализ данных и современные вычислительные методы для работы с широким спектром актуальных задач в биомедицине.Программа объединяет биологию, биоинформатику, Data Science и современные ИИ-технологии и ориентирована на подготовку специалистов, способных работать в этой новой технологической среде.
- Актуальные новости по приему документов 2026 года: канал для абитуриентов
Преодоление современных барьеров в науках о жизни
Сегодня биология и медицина генерируют огромные объёмы данных: геномные последовательности, результаты экспериментов, медицинские изображения, данные клинических исследований и молекулярного моделирования. Без методов машинного обучения и анализа данных работать с такими объёмами информации становится невозможно. Фармацевтические, медицинские биотехнологические компании уже активно внедряют инструменты машинного обучения для решения прикладных задач.
Специалисты, которые умеют сочетать знания в области биологии и искусственного интеллекта, становятся одной из наиболее востребованных категорий кадров в современной биомедицинской индустрии.
Мы готовим специалистов с умением
- Применять знания в области биологии и ML для анализа научных данных, постановки собственных экспериментов и интерпретации результатов экспериментов.
- Уверенно применять навыки программирования и разрабатывать ПО для анализа биологических и медицинских данных.
- Искать и разрабатывать дизайн биомолекул с заданными свойствами для фундаментальных и прикладных исследований.
- Ориентироваться в спектре нейросетевых моделей, в том числе глубокого обучения: уметь формулировать ключевые задачи машинного обучения, выбирать подходящие метрики, собирать архитектуру нейронной сети.
- Анализа различных данных в области геномики, фармакологии, анализа биологических изображений и иммуноинформатики.
В программу входят навыки научной коммуникации и управления научными проектами
- Умение работать в команде с другими специалистами, распределять нагрузку и делегировать задачи.
- Умение самостоятельно составить план исследования от формулировки цели и задач до представления результатов работы.
- Английский язык для написания статей и представления своей работы.
Специальность, присваиваемая выпускнику
06.04.01 Биология
Вступительное испытание
биоинженерия и биоинформатика
(письменно)
Форма обучения
очная
Длительность курса
4 семестра
Бюджетных мест — 10*
с оплатой обучения по договору — 15
Стоимость обучения
Поступление
- Для поступления необходим диплом о высшем образовании (бакалавриат/специалитет);
- Поступление по льготам не предусмотрено;
- Граждане Казахстана, Беларуси и Кыргызстана могут поступать на равных условиях с гражданами России;
- Конкурс портфолио не предусмотрен. Поступление только по результатам вступительного испытания и среднего балла диплома бакалавриата/специалитета.
Проводится
Партнер
Партнер
Партнер
Партнер
Богородское
Открытия в области наук о жизни сегодня основаны на анализе больших объемов новых данных.
Мощная база для решения ключевых исследовательских задач
Научная база экспертов ФББ МГУ и технологические партнеры Инженерной школы МГУ позволяют подготовить специалистов с междисциплинарными знаниями молекулярной и общей биологии, биохимии, генетики, математического и программного аппарата, а также теории вероятностей и статистического аппарата.
Программа построена именно вокруг этой междисциплинарной подготовки и помогает сформировать системное понимание как биологических процессов, так и методов машинного обучения. Во время обучения студенты получают опыт работы с реальными биологическими данными и вычислительными подходами, которые используются в современных исследованиях и индустриальных проектах.
Кого ждем на программе:
выпускников, получивших образование в области биологии, биотехнологии, химии, математики, информатики, биоинформатики
- Актуальные новости по приему документов 2026 года: канал для абитуриентов
Компетенции, которые приобретут выпускники магистерской программы:
Знания в биологии и их применение:
- Хорошие базовые знания молекулярной и общей биологии, биохимии, генетики, микробиологии, позволяющие уверенно ориентироваться в этих областях современной науки.
- Умение применять полученные знания в области биологии для критического анализа статей и постановки задач собственного эксперимента.
Применение математического и программного аппарата:
- Хорошее понимание математического аппарата: как работают функции, знание того, как осуществляются операции на матрицах для векторизации вычислений.
- Навыки применения теории вероятностей и статистического аппарата для качественных и количественных оценок биологических данных и моделей, умение грамотно интерпретировать полученные результаты.
- Уверенное программирование на языках Python, R, работа в Linux, и способность писать собственные программные модули для анализа биологических и медицинских данных.
- Знания в области структурной биоинформатики, моделирования и анализа трехмерных структур биомолекул, навыки применения этих знаний для поиска и разработки лекарств, дизайна биомолекул с заданными свойствами, а также для фундаментальных исследований.
- Умение адекватно применять методы классического машинного обучения и грамотно, с точки зрения биологии, интерпретировать полученные результаты.
- Умение ориентироваться в спектре нейросетевых моделей, в том числе глубокого обучения: уметь формулировать ключевые задачи машинного обучения, выбирать подходящие метрики, собирать архитектуру нейронной сети.
- Навыки верификации моделей биологических данных и критически анализировать модели, описанные в литературе.
- Знания тонкостей анализа различных данных NGS и умение провести анализ от начала до конца.
- Базовые навыки обработки и анализа биологических изображений.
- Знания в области иммуноинформатики и исследования опухолей.
Работа в команде и научные исследования:
- Умение работать в команде с другими специалистами, распределять нагрузку и делегировать задачи.
- Умение самостоятельно составить план исследования: сформулировать цели и задачи, определить методы, и затем публично представить результаты работы.
- Владение английским языком для написания статей и представления своей работы.