En
Набор на программу 2024/25 закрыт.
Будем ждать вашу заявку на следующем наборе!
Подано заявок: 512

Онлайн-программа
переподготовки
по биоинформатике

день открытых дверей
Обучение длится год и проходит онлайн. В этом году мы набираем 60 человек на направление «Биоинформатика для биологов». Ждем заявки от студентов и специалистов биологических и медицинских специальностей!

Набор на программу «Алгоритмическая биоинформатика» не проводится.
Формат
Год по субботам с 10 до 18 МСК и в 1–2 будних вечера,
сентябрь — начало июня. Лекции, семинары, научные проекты, карьерные консультации в онлайн-формате.
Стоимость
79 тысяч рублей в семестр. Абитуриенты могут получить грант, покрывающий 30%. Количество грантов ограничено. Можно платить полностью или
в рассрочку.
Диплом
При успешном окончании программы выдается диплом о профессиональной переподготовке Института биоинформатики.
В частых вопросах мы описали подробности про каждый этап. Для быстрого ответа на вопросы также есть чат абитуриентов в Telegram.
Поступление
1
Подать заявку
До 29 февраля 23:59 МСК
2
Пройти онлайн-курс
До 14 марта 23:59 МСК
3
Решить онлайн-тестирование
21 марта 19:00 МСК
24 марта 13:00 МСК
4
Участвовать в собеседовании
С апреля по май
Цифры набора на 2023/24 учебный год
  • 536
    Заявок было подано
  • 8.9
    Конкурс на место
  • 60
    Человек начало обучение в сентябре
  • 18 из 60
    Поступали не в первый раз
  • 17
    Городов, откуда учатся студенты
  • 8
    Часовых поясов
  • 20
    Самому младшему студенту
  • 40
    Самому старшему студенту
Ответы про оплату, поступление и многие другие — в FAQ.
Пожалуйста, прочитайте их, прежде чем задать вопрос!
Ответы на частые вопросы
Преимущества обучения
  • 1
    Актуальная программа
    Каждый год мы обновляем программу обучения, следим за развитием технологий и методов анализа данных.
  • 2
    много практики
    Все предметы направлены на получение практических навыков и их отработку.
  • 3
    Научный проект
    Полгода работы над реальными данными под руководством ученых из разных стран с итоговой презентацией результатов.
  • 4
    Отзывчивые преподаватели
    Команда преподавателей и ассистентов готова объяснять непонятные вещи понятным языком и помогает преодолевать проблемы.
  • 5
    Публикация результатов
    Сборник тезисов Института
    индексируются в РИНЦ, а оформленный репозиторий с результатами проекта можно добавить в CV.
  • 6
    Помощь в трудоустройстве
    Помогаем оформить CV и карьерные профили, проводим встречи с работодателями, учим писать сопроводительные письма.
  • 7
    Поддержка кураторов
    У каждого направления есть куратор. Студенты ежегодно оценивают нашу работу и организацию обучения на 9.5 из 10.
  • 8
    Сообщество выпускников
    Можно найти выпускников Института по всему миру, спросить у них совета лично или в закрытом онлайн-сообществе.
  • 9
    Закрытые мероприятия
    Мы проводим закрытые семинары на разные темы и зовем на них студентов и выпускников разных лет.
Требования и мотивация
Требования: что нужно знать, чтобы поступить
«Биоинформатика для биологов» – программа для студентов, аспирантов и выпускников биологических и медицинских специальностей.

Мы ожидаем систематизированных знаний генетики и клеточной биологии, молекулярных механизмов хранения, передачи и изменения наследственной информации. Вы должны разбираться в принципах и методах генетической инженерии и биотехнологии в целом и уметь читать научные статьи на английском языке.

Как правило, успешные кандидаты — это студенты старших курсов, магистранты и начинающие аспиранты профильных биологических специальностей. Но у нас нет ограничений по возрасту на подачу заявки и обучение.

Программа открыта для поступления медиков и ветеринаров и есть успешные выпускники. Однако, медикам в подготовке к поступлению и на первых порах сложнее учиться и догонять биологическую базу.
Подготовка к поступлению
Освежить знания рекомендуем с помощью:

Онлайн-курсов «Mолекулярная биология и генетика», «Молекулярная биология клетки», «Генная инженерия», «Биотехнологии: генная инженерия», «Молекулярная филогенетика», «Введение в NGS».

Литературы:
Глик, Б. — Молекулярная биотехнология (2002)
Щелкунов, С. — Генетическая инженерия (2004)
Alberts, B. — Molecular biology of the cell (2008)
Lodish, H. — Molecular Cell Biology (7th ed., 2012)
Журавлева Г.А. — Генная инженерия в биотехнологии (2017)

Глоссария для биологов от Института биоинформатики. В нем мы собрали основные биоинформатические термины и определения.

Глоссария для информатиков от Института биоинформатики. В нем находятся определения самых часто используемых биологических терминов.


Про этапы поступления
1. Заявка
Мы ждем мотивированные заявки, с описанием того, почему вы хотите учиться на программе. Уделите заявке достаточно времени — она дает 50% баллов к собеседованию и по ней можно получить отказ перед ним. Анкету можно редактировать после отправки до момента закрытия приема заявок.

2. Онлайн-курс по основам программирования на Python, статистике в R и работе в Linux
Ссылка на курс придет в ответ на заполненную заявку. Обратите внимание, что на его прохождение требуется время, а пройденный ранее прогресс (если вы поступали ранее) не переносится. Это необходимо для того, чтобы все абитуриенты освежили знания и навыки.

3. Тестирование
Проводится для тех, кто прошел вступительный курс, и проверяет знания молекулярной биологии, генетики, основ статистики и программирования на Python, базовой работы в командной строке. Тестирование проходит на платформе Stepik. Пример теста. Также для удобства мы добавили примеры заданий из теста в онлайн-курс (п. 2).

4. Собеседование
Проходит онлайн и длится один час: 30 минут для чтения статьи, 30 минут — ответы на вопросы по ней и общения с комиссией. Примеры статьи и вопросов.
    Что я буду уметь после окончания программы

    1. Читать и писать код на Python
    2. Проводить статистическую обработку данных и проверять достоверность гипотез в R
    3. Находить и использовать сторонние библиотеки и программы, разбираться в документации
    4. Иметь представление о форматах данных NGS и их анализе
    5. Оценивать сложность и время работы программ
    6. Работать в командной строке и ОС Linux
    7. Подбирать подходящий дизайн анализа для различных типов данных
    и многое другое.
    Зачем биологу биоинформатика
    Современную биологию уже невозможно представить без методов биоинформатики. Биоинформатика помогает биологам значительно ускорить профессиональный рост и решать интересные и нетривиальные научные задачи.

    Вы сможете общаться на одном языке с техническими специалистами, грамотно ставить биоинформатические задачи, проверять полученные решения, анализировать различные биологические и медицинские данные и эффективно работать в команде с программистами.
    День открытых дверей прошел
    19 февраля 19:00 МСК
    На встрече мы рассказали про содержание курсов, возможности карьерного роста в биоинформатике, процесс обучения, а также ответили волнующие абитуриентов вопросы.
    Смотреть запись
    Что вы будете изучать
    Дискретная математика
    Базовые понятия теории множеств, булевы функции и логические высказывания, комбинаторика, асимптотический анализ алгоритмов, алгоритмы сортировки, динамическое программирование, теория графов и алгоритмы на графах.
    Практикум по биоинформатике
    Выравнивание на референс и поиск SNP, сборка геномов de novo, аннотация геномов, филогенетика, РНК-секвенирование и дифференциальная экспрессия генов, метагеномика. Серия научных проектов в течение года.
    Программирование на Python
    Переменные и операции, классы и типы, модули, virtualenv, pip, pipenv, pandas/numpy/biopython, Git / GitHub, регулярные выражения, исключения, debugging, базы данных, структуры данных, pep 8.
    Работа в командной строке
    ssh, awk, grep, построение пайпов, zcat, sed, базовая работа с геномными утилитами bwa, samtools, bedtools.
    Статистика в R
    Правила постановки эксперимента, гипотезы, методы создания выборок, корреляция, линейные модели, логистическая регрессия, Байесовская статистика, глобальное и локальное окружение, git, Rroject, ggplot2, readxl, dplyr, subset, apply, пользовательские функции, .Rmd.
    Алгоритмы в биоинформатике
    Асимптотический анализ времени работы алгоритмов, сортировки пузырьком, выбором, вставками и слиянием, двоичный поиск, динамическое программирование,
    алгоритм предсказания вторичной структуры РНК,
    глобальное и локальное выравнивание, теория графов (DFS, BFS), сборка геномов, overlap-layout-consensus, графы де Брейна.
    Введение в машинное обучение
    Pandas, numpy, логические методы, методы подбора оптимальных гиперпараметров модели, основы кластеризации, Decision Trees, Random forest, градиентный бустинг, сверточные нейронные сети.
    Молекулярная эволюция и филогенетика
    Выравнивание нуклеотидов и белков, дрейф генов, анализ популяционной структуры, оценка давления отбора, демографическая история популяций, геномные тренды в эволюции.
    Мы поддерживаем актуальность учебного плана и можем вносить в него изменения.
    Подробная программа объявляется перед началом каждого семестра.
    Научный проект
    С декабря по май студенты выполняют научно-исследовательский проект, основанный на реальных данных под руководством научных сотрудников университетов и компаний из разных стран. Итоги проекта защищают онлайн в конце мая перед комиссией и публикуют в сборнике Института биоинформатики. Работа над проектом занимает 10-15 часов в неделю.

    Проекты часто приводят к дальнейшему сотрудничеству, трудоустройству и публикациям.

    Подробнее о работе над проектами и про проекты разных лет на английском языке.
    Занятия проходят с начала сентября по начало мая.
    Каникулы от лекций – с конца декабря до начала февраля. Это время посвящено распределению и старту работы над научными проектами.
    Осенний семестр набора 2023/24 в цифрах и отзывах
    • 130
      Часов лекций, семинаров и дополнительных консультаций
    • 7
      Карьерных вечеров с рекомендациями по подаче себя на собеседованиях и составлению CV
    • 11
      Очных и онлайн встреч, игр и неформальных бесед друг с другом, преподавателями и кураторами
    Преподаватели
    • Юрий Барбитов
      Институт биоинформатики
      Молекулярная эволюция
    • Рустам Басыров
      Институт биоинформатики
      Коммандная строка Linux
    • Лилия Богданова
      BostonGene
      Статистика и анализ данных в R
    • Никита Ваулин
      Сколтех
      Программирование на Python
    • Федор Великонивцев
      Yandex Research
      Машинное обучение
    • Полина Дроздова
      НИИ Биологии ИГУ
      Филогенетика
    • Артем Ершов
      MGI
      Программирование на Python
    • Алексей Замалутдинов
      Сколтех
      Статистика и анализ данных в R
    • Геннадий Захаров
      Datagrok
      Коммандная строка Linux
    • Артем Иванов
      Университет ИТМО
      Дискретная математика, Алгоритмы
    • Александра Касьянова
      Сколтех
      Программирование на Python
    • Александр Коваленко
      Department of Biochemistry, University of Oxford
      Машинное обучение
    • Иван Козлов
      НИИ СБМ
      Программирование на Python
    • Артем Косьмин
      Институт биоинформатики
      Машинное обучение
    • Данил Литвинов
      Biozentrum University of Basel
      Машинное обучение
    • Айгуль Нугманова
      Университет ИТМО
      Программирование на Python
    • Надежда Павлова
      МГУ им. М.В. Ломоносова
      Программирование на Python
    • Владимир Пирогов
      Ecole normale supérieure
      Статистика и анализ данных в R
    • Михаил Райко
      Институт биоинформатики
      Практикум по биоинформатике
    • Анна Рыбина
      Сколтех
      Практикум по биоинформатике
    • Георгий Сарапулов
      BIOCAD
      Машинное обучение
    • Антон Сидорин
      СПбГУ
      Программирование на Python
    • Игнат Сонец
      ИБГ РАН / НИИ СБМ Роспотребнадзора
      Практикум по биоинформатике
    • Владислав Станин
      Центр Вычислительной Биологии
      Машинное обучение
    • Екатерина Сытник
      Mislab
      Программирование на Python
    • Светлана Тарбеева
      ПМГМУ им. И.М. Сеченова
      Статистика и анализ данных в R
    • Владимир Шитов
      Munich School for Data Science
      Практикум по биоинформатике
    Ответы на многие вопросы можно найти в FAQ.
    По остальным пишите на admissions@bioinf.me
    или в чат абитуриентов.
    Места работы выпускников
    Выпускники Института разных лет
    Контакты
    Институт биоинформатики
    Cанкт-Петербург, ул. Кантемировская 2А,
    Бизнес-центр «Таймс»

    Занятия онлайн в Zoom

    По поступлению – admissions@bioinf.me
    По общим вопросам – info@bioinf.me

    Онлайн-программа
    переподготовки
    по биоинформатике

    в начало
    Previous
    Онлайн-курсы
    Next
    Магистерская программа
    © Bioinformatics Institute
    Об институте
    направления
    Мы в сети