Онлайн-курс
Машинное обучение на Python для решения биоинформатических задач
Курс по применению машинного обучения в биологических исследованиях с разбором алгоритмов, практическими примерами и живыми встречами 3 раза в неделю.
Даты курса: февраль 2027
Пн, Ср с 19:00 до 21:00 (Мск)
Сб с 10:00 до 14:00 (Мск)
104 часа теории и практики
Даты курса: февраль 2027
Пн, Ср с 19:00 до 21:00 (Мск)
Сб с 10:00 до 14:00 (Мск)
104 часа теории и практики
Удостоверение государственного образца о повышении квалификации.
Лицензия №Л035-01298-77/00621654 от 18.10.2022
Лицензия №Л035-01298-77/00621654 от 18.10.2022
Сертификат о ДПО государственного образца
Материалы доступны еще год после старта
Доступ к сообществу ML-специалистов на занятиях и в чате
Налоговый вычет и гибкие варианты оплаты
Этот курс для вас, если вы...
Понимаете, что пора разбираться в машинном обучении, но не знаете, с чего начать.
Уже программируете, но не можете разобраться в scikit-learn и архитектура.
Хотите анализировать научные или биомедицинские данные с помощью ML.
Работаете в лаборатории и хотите автоматизировать аналитику.
Читаете статьи с графиками и PCA, но не можете это повторить на своих данных.
Мечтаете уверенно использовать Python и ML в своих проектах.
Сделайте системный шаг в машинное обучение.
Важно: это не курс с нуля
Этот курс не обучает Python «с чистого листа». Он подойдёт вам, если:
Не уверены, хватит ли вам уровня?
- Умеете работать с Jupyter или Google Colab
- Знакомы с основами pandas и numpy — или готовы быстро освоить их по нашим материалам
- Вы знаете базовые конструкции языка (переменные, циклы, функции, списки, словари)
Не уверены, хватит ли вам уровня?
На выходе — не просто теория, а навыки и финальный ML-проект для вашего портфолио
1
Освоите Python на высоком уровне: научитесь писать свои классы и декораторы, освоите ключевые библиотеки для DataScience (Pandas, Seaborn) и ML (Sklearn, Pytorch, Transformers + платформу HuggingFace)
2
С нуля научитесь обучать и валидировать модели
3
Разработаете личных ИИ-агентов под ваши задачи
4
Защитите финальный проект — отлично для резюме или портфолио на GitHub
5
Получите официальный диплом о повышении квалификации в количестве 104 ак. часа
Как проходит обучение:
- Онлайн, с живыми занятиями (пн, ср 19:00—21:00, сб 10:00—14:00)
- Все занятия в записи доступны год
- Домашние задания с проверкой
- Собственный финальный проект
Программа курса
- 27.07 19:00-21:00 Александр Ильин «Основы Python: повторение базовых концепций и углубленные темы»
- 29.07 19:00-21:00 Александр Ильин «Работа с таблицами и данными (pandas, numpy). Визуализация (matplotlib, seaborn)»
- 31.07 10:00-14:00 Александр Ильин + Александр Декан «Введение в машинное обучение (ML): основные понятия, достижения, перспективы. Метод k-ближайших соседей (KNN) в библиотеке sklearn»
- 03.08 19:00-21:00 Александр Декан «Линейная регрессия и метрики оценки моделей»
- 05.08 19:00-21:00 Александр Декан «Логистическая регрессия и метрики классификации»
- 08.08 10:00-14:00 Александр Декан «Деревья решений и ансамблевые методы (бустинг)»
- 10.08 19:00—21:00 Василий Леоненко «Подбор гиперпараметров и валидация моделей»
- 12.08 19:00—21:00 Василий Леоненко «Введение в задачу кластеризации. Продвинутые алгоритмы кластеризации (K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация)»
- 15.08 10:00—14:00 Василий Леоненко «Методы понижения размерности (PCA, t-SNE, UMAP). Следствия EDA, импутация и аугментация»
- 17.08 19:00-21:00 Василий Леоненко «Временные ряды»
- 19.08 19:00-21:00 Василий Леоненко «Введение в нейронные сети: основы и алгоритм обратного распространения ошибки)»
- 22.08 10:00-14:00 Василий Леоненко «Нейронные сети для обработки изображений: сверточные сети, популярные архитектуры»
- Перерыв. Досдача и разбор домашних заданий.
- 31.08 19:00—21:00 Василий Леоненко «Автоэнкодеры и вариационные автоэнкодеры «
- 02.09 19:00—21:00 Василий Леоненко «Основы работы с текстом: извлечение признаков (Bag of Words, TF-IDF)»
- 05.09 10:00—14:00 Василий Леоненко / Александр Декан «Интерпретируемость моделей ИИ. Трансформерные модели для обработки текста
- 07.09 19:00—21:00 Александр Декан «Введение в библиотеку Hugging Face для текстовых задач»
- 09.09 19:00—21:00 Александр Декан «Применение моделей Hugging Face для научных задач»
- 12.09 10:00—14:00 Александр Декан «Создание Telegram-бота с использованием инструментов Hugging Face»
- 14.09 19:00—21:00 Александр Декан «Развертывание моделей в продакшн»
- 16.09 19:00—21:00 Александр Декан «Работа с биологическими базами данных на практике через API (Biopython Entrez, NCBI, Ensembl). MCP и навыки (skills) для ИИ-агентов в биологии»
- 19.09 10:00—14:00 Александр Декан «Лучшие модели для анализа биологических данных. Решение практических кейосв»
- 26.09 Презентация проектов
Итоги курса
После курса у вас будут универсальные навыки, которые можно сразу применить к вашей работе или усилить резюме:
- Программирование на Python — уверенно знать базу и уметь применять продвинутые подходы к анализу и его автоматизации
- Обучать и валидировать ML-модели — не только запускать готовый код, но и понимать, как выбрать алгоритм под задачу
- Работать с современными архитектурами — трансформеры, Hugging Face, автоэнкодеры и LLM
- Анализировать реальные биомедицинские данные — использовать классические базы данных (NCBI, Ensembl) и современные модели для исследований в биологии
- Подготовить собственный проект и получить обратную связь — финальный проект станет частью вашего портфолио
Остались вопросы?
Поможем разобраться
Если у вас остались вопросы, оставьте заявку на бесплатную консультацию — мы обязательно вам поможем!
Я даю согласие на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности
Стоимость курса
Физические лица
+
Беспроцентная рассрочка на 12 месяцев
+
Бронь места по частичной оплате. Забронируйте место на курсе и цену по предоплате 10 000 руб. Доплата перед стартом обучения
+
Для студентов дневных и вечерних отделений бакалавриата, магистратуры и специалитета предоставляется скидка 30% (промокод STUDENTNGS30)*
+
Для аспирантов — 10% (промокод ASPIRANT10)
- Для применения студенческой или аспиранткой скидки мы попросим справку из деканата или фото студенческого. Скопируйте промокод для оплаты.
- ЛК и доступ к курсу откроется только после внесения полной оплаты за курс.
или 44 900 руб
3 749 руб. в месяц
Юридические лица
Полная оплата 54 500 руб.
Скидка при оплате более чем за 3 места
Скидка при оплате более чем за 3 места
- Работаем с 44-ФЗ и 223-ФЗ, а также проводим тендеры, закрываем гранты и работаем по постоплате.
- Выдаем Удостоверение государственного образца о повышении квалификации по лицензии №Л035−1 298−77/621 654 от 18.10.2022
Выгодное предложение
Специальная цена на пакеты из курсов
до -30%
на стоимость курса
при покупке в связке
при покупке в связке
Поможем разобраться
Бесплатно
проконсультируем
проконсультируем
Если у вас остались вопросы, оставьте заявку на бесплатную консультацию
Я даю согласие на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности
Преподаватели курса
Александр Декан
- PhD-студент по искусственному интеллекту (Computational Ageing) в университете Копенгагена
- Бывший Team Lead ML-инженер в крупнейшей маркетинговой компании России (Victory Group)
- Работал в OpenAI над созданием мыслительного датасета для тренировки первой думающей модели ChatGPT
- Преподавал в Сколтехе и Школе Молекулярной и Теоретической Биологии
- Работал биоинформатиком в университетах Аризоны и Индианы
Преподаватели курса
Василий Леоненко
- Кандидат физико-математических наук, область интересов — вычислительная эпидемиология, моделирование и ИИ в живых системах
- Доцент факультета технологий искусственного интеллекта, старший научный сотрудник исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» Университета ИТМО
- Научный сотрудник лаборатории эпидемиологии гриппа и ОРЗ ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России
- Ведущий научный сотрудник Научного центра генетики и наук о жизни НТУ «Сириус»
Преподаватели курса
Александр Ильин
- Выпускник аспирантуры Сколтех (Life Sciences)
- Преподаватель Python в Институте биоинформатики и KarpovCourses
- Ассистент курса по математическому моделированию в Сколтехе
- Специализируется на нейробиологии, геномном редактировании и ML
- 5+ лет преподавательского опыта
Отзывы выпускников
Анна Конкина
Emazing retailing, Data analys
Отзыв:
Очень довольна)) Пришла бы еще на какой-нибудь курс, если решу сменять профиль и двигаться из коммерции. Ну и, после переваривания всех материалов и полноценного отдыха))))
Отзывы выпускников
Анастасия Кошель
БФУ им. И.Канта, Биоинженерия и биоинформатика (высшая школа живых систем), Специалист студент
Отзыв:
Я рекомендую этот курс своим одногруппникам биоинженерам-биоинформатикам, потому что у нас была очень слабая программа по части биоинформатики (ограничивались только геномными браузерами). А этот курс дает практичные и актуальные знания, полезные для нашего направления.
Отзывы выпускников
Татьяна Наседкина
ИМБ РАН, ведущий научный сотрудник
Отзыв:
Большое спасибо организаторам! Курс очень интересный, лекторы замечательные! Не весь материал удалось пока пройти, но есть записи, надеюсь это поможет. В любом случае, было очень интересно и познавательно!
Отзывы выпускников
Эля Мельникова
МГМУ им. И.М. Сеченова, фармацевтический факультет
Отзыв:
Хочу выразить большую благодарность преподавателям, ассистентам, куратору и всем-всем за отличную организацию курса!
Очень круто, что вам удалось упаковать в 6 недель обучения такое количество материалов и практических задач
Очень понравился формат хакатона. Отличная встряска мозгов в стрессовой ситуации😅
Отдельный лайк за котиков в финальном тесте👍🏻 (и маленький дизлайк за то, что ответ засчитан как неправильный😂)
Очень круто, что вам удалось упаковать в 6 недель обучения такое количество материалов и практических задач
Очень понравился формат хакатона. Отличная встряска мозгов в стрессовой ситуации😅
Отдельный лайк за котиков в финальном тесте👍🏻 (и маленький дизлайк за то, что ответ засчитан как неправильный😂)
Отзывы выпускников
Татьяна Кульшань
СГМУ им. В. И. Разумовского, доцент кафедры микробиологии, вирусологии и иммунологии
Отзыв:
Уважаемые преподаватели, модераторы и другие сотрудники, которые принимали участие в проведение курса! Огромное спасибо! Познавательно, современно, актуально! Для меня сложно, поскольку это практически первые шаги в этой сфере, поэтому ориентироваться нужно на более продвинутых участников. Спасибо за познавательный и интересный курс! За заботу и персональный подход.
Часто спрашивают
Если вы совсем не знакомы с Python, этот курс может оказаться слишком сложным. Он не обучает программированию «с нуля».
Пройдите входной тест — он покажет, готовы ли вы. Если что — мы подскажем, как подтянуться.
Пройдите короткий тест
Пройдите входной тест — он покажет, готовы ли вы. Если что — мы подскажем, как подтянуться.
Пройдите короткий тест
Обычно участники выделяют 4–6 часов в неделю. Это включает просмотр видео, решение задач и участие в обсуждениях. Все занятия остаются в записи, так что можно учиться в своём темпе.
Практики много! Почти каждый модуль — это:
- короткая теория;
- практические задачи в Jupyter/Colab;
- обсуждение решений и обратная связь.
Да, после успешного выполнения проекта вы получите официальное удостоверение о повышении квалификации, подтверждающий ваши знания и навыки. Наши выпускники хвастаются своими удостоверениями: смотреть здесь.
Наши программы постоянно обновляются, а во время обучения мы помимо актуальных знаний даём живую поддержку, объединяем в сообщество, учим на практических кейсах без сухой теории.
А ещё у нас дружелюбно, безопасно и весело — многие участники становятся друзьями после курса.
А ещё у нас дружелюбно, безопасно и весело — многие участники становятся друзьями после курса.
Да! Курс особенно полезен:
- биологам и исследователям
- аналитикам и тем, кто хочет автоматизировать задачи
- всем, кто хочет научиться работать с данными и AI-технологиями
У вас просто не было поддержки. С нами вы не будете учиться в одиночестве — мы держим связь на каждом этапе, подсказываем, мотивируем и вовлекаем в общее движение.
Мы разбиваем сложные темы на маленькие шаги, объясняем на понятных примерах, а нагрузка сбалансирована так, чтобы вы изучали материал и закрепляли его на практике в спокойном темпе.
Общаться в чате не обязательно, но вы всегда можете читать обсуждения, подсматривать решения и просто быть в курсе, а ещё задать вопрос лично кураторам или преподавателю.
Анализ NGS-данных
Рассмотрим основные типы NGS-данных, а также продвинутые технологии — секвенирование единичных клеток и нанопоровое секвенирование. Вас ждет много практики, в том числе полногеномное секвенирование человека и анализ РНК-секвенирования.
Python для анализа данных в науке
За 30 часов вы с нуля научитесь решать ваши первые задачи в Data Science с помощью самого популярного языка программирования. Курс адаптирован для джуниор-уровня и исследователей, которые делают первые шаги в программировании.
Машинное обучение на Python для решения биоинформатических задач
Всего за пару месяцев курса вы научитесь уверенно работать с наборами биологических данных в Python, разберетесь в основах машинного обучения и сможете применять его в собственных исследованиях.
Вам может понравится
Удостоверение государственного образца о повышении квалификации.
Лицензия №Л035-01298-77/00621654 от 18.10.2022
Лицензия №Л035-01298-77/00621654 от 18.10.2022
Остались вопросы?
Поможем разобраться
Если у вас остались вопросы, оставьте заявку на бесплатную консультацию — мы обязательно вам поможем!
Я даю согласие на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности