Это очень глубоко проработанная программа по анализу данных в медицине. Она подойдёт как тем, кто хочет работать в области индустриальной биостатистики, так и тем, кто хочет связать свою деятельность с академической наукой. Большой акцент делается на «азах» статистики, применимости и ограничениях статистических методов, выборе конечных точек исследования. В ходе обучения приходит понимание, что нарушение допущений (например, о нормальности распределения, равенстве дисперсий) – это не всегда катастрофа и с этим можно работать, а не автоматически переходить к непараметрическим методам.
В своём отзыве я бы отдельно хотел отметить следующие части программы (т.к. про них говорят реже):
– специфика медицинских данных, где, даже при отсутствии медицинского образования, вам понятно объяснят про особенности данных в медицине;
– блок доказательной медицины, в рамках которого вы получите основные знания по планированию исследования по медицинской части – узнаете, какие меры ассоциации, встречаемости событий существуют и в каких ситуациях их применять, какие ошибки могут возникать в ходе научного исследования (т.н. bias'ы), какие факторы нужно учитывать в анализе данных, а какие, наоборот, совсем не нужно (отсылаю здесь к collider bias).
Очень много уникальных материалов, которые практически не представлены в свободном доступе в русскоязычном пространстве, например, лекции по биоэквивалентности, регуляторным аспектам клинических исследований, методам работы с пропущенными значениями (spoiler: лучше не подставлять средние значения). Обучение предполагает, что вы будете много программировать на R – все этапы от чтения данных до визуализации результатов анализа и формирования отчётов в формате html и word, и всё это станет вашим ценным багажом, который потом можно будет переиспользовать.
Много групповых проектов, где вы будете оттачивать навыки группового взаимодействия и работы с GitHub, а в финальном проекте вы получите дополнительные специфичные навыки.
Каждый преподаватель – практикующий специалист и эксперт в своей области. На занятиях поддерживается дружелюбная и открытая атмосфера, вы всегда сможете задать интересующий вас вопрос. Хотел бы также отметить организацию обучения и работу кураторов, которые всегда готовы помочь.
К завершению обучения выпускники становятся частью профессионального сообщества биостатистиков и исследователей, ориентированных на качественный результат.

Программа «Биостатистика и анализ медицинских данных» представляет собой уникальный образовательный продукт, который сочетает в себе глубину теоретической подготовки и актуальность практических навыков. Курс разработан таким образом, чтобы последовательно погрузить слушателей как в базовые принципы биостатистики (включая описательную статистику и проверку гипотез), так и в передовые методы машинного обучения и многомерного анализа данных. Такой подход не только формирует системное понимание дисциплины, но и учит критически оценивать данные, видеть за числами клинические и биологические закономерности.
Особую ценность программе придает гармоничный баланс между лекционными материалами и интерактивными практикумами. Важным преимуществом является формат групповой работы: совместные проекты под руководством кураторов учат распределять роли в команде, аргументировать свою позицию и соблюдать научную строгость даже в условиях сжатых сроков. Это не просто тренировка soft skills — это формирование профессиональной культуры. Программа демонстрирует редкую гибкость: обратная связь от студентов не формальность, а двигатель процесса обучения. Так, после нашего запроса появились ряд дополнительных лекций по работе с R, основам работы с GitHub, основе работы над мета-анализами и углублено изучение основ регрессионного анализа. Преподавательский состав заслуживает отдельной благодарности: эксперты не ограничиваются рамками лекций, предлагая дополнительные материалы и консультации в мессенджерах.
Рекомендую программу не только новичкам, но и опытным аналитикам, так как курс содержит уникальную информацию, которая открывается только с большим накопленным опытом работы над проектами. Отдельно отмечу работу модераторов. Каждая ошибка сопровождалась не просто исправлением, а рядом комментариев к работе, с вариантами ее улучшения.
Благодарю наставников за то, что наделили смыслами данную дисциплину и превратили ее в живой инструмент для работы, а организаторам — за среду, где даже ночные вопросы не остаются без ответа.
P.S. Для будущих слушателей: готовьтесь к интенсивной работе, но будьте уверены — ваши усилия окупятся умением говорить на языке данных и влиять на решения в здравоохранении.

Программа превзошла мои самые смелые ожидания. Это очень качественное дополнительное образование, с доскональным и последовательным подходом к разбору тем, направленным в первую очередь на их хорошее понимание, а не бездумное применение. Если вам в работе требуется применять методы статистики и анализа данных, визуализировать данные, программировать на R, эта программа очень поможет окончательно разобраться в уже знакомых методах, и освоить много новых. Для входа в новую профессию в качестве биостатистика именно медицинских данных она просто бесценна, но будет полезна и в других сферах, где необходим анализ каких-то бы ни было данных. Также программа дает большой опыт в работе в команде. Атмосфера на курсе очень дружелюбная и приятная, с внимательным и неравнодушным отношением кураторов и педагогов. Но требования к качеству выполняемых заданий и пониманию вами материала также высокие, так что будьте готовы к тому, что просто и мимоходом ничего зачесть не получится, и понадобится выделить много времени и затратить много усилий для освоения программы, что того несомненно стоит.

Я хочу выразить огромную благодарность организаторам и преподавателям программы. Я узнала много нового, а также структурировала имеющиеся у меня знания с учётом их применения на практике. Я бы советовала эту программу любому, кто хочет заниматься прикладной статистикой и анализом данных при помощи языка R. Программа очень насыщенная, при этом достаточно сбалансированная по теории и практике. Преподаватели очень отзывчивые и всегда готовы ответить на вопросы студентов. Значимых минусов я не могу отметить, сплошные плюсы!

Мне понравились — качество подаваемого материала, огромная и заразительная любовь к своему делу со стороны преподавателей, быстрая и качественная обратная связь с ними и координаторами проекта, есть сообщество, к которому можно обратиться за советом.

Чему я научилась на программе:
1) R стал гораздо более удобным и понятным инструментом;
2) стала лучше понимать применимость различных статистических методов и мат. часть, которая лежит в их основе;
3) хорошо ориентируюсь в регуляторной базе, которую мы подробно разбирали и обсуждали;
4) хакатон по биостатистике хотя и был очень концентрированным, но оказался чрезвычайно полезным для понимания работы с синопсисом и стат. частью протокола.

Кому подойдёт программа:
1) вам интересна биостатистика и хочется начать работать в этой сфере, но нет систематизированных знаний об области в целом;
2) вы врач-клиницист, который хочет научиться самостоятельно трактовать результаты научных исследований и критически к ним подходить;
3) вы занимаетесь наукой и хотите повысить свой уровень владения статистикой и по-новому взглянуть на медицинские данные.

Я очень рада, что попала на эту программу: было безумно интересно и максимально полезно, у нас были очень интенсивные полгода обучения(лекции, практика, групповые проекты), невероятно приятная атмосфера, мощная поддержка, море полезных материалов, которые можно разбирать в следующие полгода и продолжать совершенствоваться в сфере биостатистики. Всё это результат огромного труда команды института биоинформатики, поэтому хочется выразить огромную благодарность организаторам курса!

Это действительно прекрасная программа для тех, кто собирается работать клиническим биостатистиком. практически все тонкости и направления были разобраны, это позволило получить максимально широкий набор навыков и теоретических знаний. Также программа будет полезна и биоинформатикам (начинающим и не только), так как на программе довольно много внимания уделяется программированию на языке R, визуализации данных, машинному обучению, не говоря уже о продвинутом уровне статистического анализа данных. Прекрасная русскоязычная программа, не имеющая аналогов и конкурентов на данный момент!

Онлайн-программа «Биостатистика и анализ медицинских данных» Института Биоинформатики позволила мне значительно продвинуться в области анализа биомедицинских данных с помощью пакета R и сопутствующих инструментов. Благодаря слаженной работе и профессионализму команды курс получился доступным, насыщенным и очень интересным. Были затронуты многие аспекты, особенно отмечу мини-курс теории вероятности, визуализацию, автоматизацию/машинное обучение и общение с потенциальными работодателями. Каждый преподаватель способен удивить нетривиальным подходом к изложению материала и желанием донести идею слушателям.

Также запомнилась off-line встреча, во время которой была возможность поработать над семестровым проектом и получить компетенции, необходимые для моделирования биологических процессов.Огромное спасибо!

Программа прекрасно дополнила знания, полученные на основной программе Института биоинформатики и расширила понимание вещей, важных для работы на стыке биологии и медицины. Я работаю в сферах молекулярной онкологии и пренатальной диагностики, полученный на программе опыт оказался действительно актуальным. Могу с уверенностью сказать, что программа оправдала мои ожидания.

Получила много удовольствия от обучения на данной программе. На мой взгляд, она прекрасно подходит для людей с медицинским образованием, много клинических примеров, исследовательский проект на настоящих клинических данных. Также хочется отметить превосходную подачу материала преподавателями и обратную связь, нестандартные интересные домашние задания, отличную организацию учебного процесса. На мой взгляд, очень важно, что обучение можно совмещать с работой (даже с очень сложным рабочим графиком), но нужно заранее планировать, что обучению придется посвятить все остальное время.

Для меня эта программа сняла «языковой барьер» в плане использования R Studio для обработки данных, уложила в голове базовые понятия статистики и теории вероятности (из серии не представляю как я без этого жила раньше!). Мне понравились занятия по визуализации данных, были весьма полезны лекции на медицинские темы, и практика работы с реальными медицинскими данными. Я стала лучше понимать медицинские статьи, и дизайн клинических исследований. Из недостатков – для меня было сложно с первого раза вникнуть в то, как проводится многофакторный анализ, остались вопросы по множественным сравнениям и упоминаемая в статьях «поправка на вес, возраст и пр.». В целом, программа требовала очень активной работы, но на выходе считаю, что оно безусловно того стоило.