ОНЛАЙН-ПРОГРАММА

Биостатистика и анализ
медицинских данных

Набор на программу откроется в мае 2025

Программа охватывает основные аспекты статистического анализа медицинских и биологических данных. Особое внимание уделяется программированию на языке R, современным методам обработки данных, а также особенностям их применения в клинических исследованиях лекарственных средств и научных проектах.

Предлагаем вам прочитать статью на Биомолекуле, чтобы подробнее узнать о том, что вас будет ждать на программе

День открытых дверей 2025

Презентация

Подписывайтесь на новости Института биоинформатики

Что вы будете изучать

«Биостатистика и анализ медицинских данных» – программа для студентов и выпускников биологических, медицинских, математических и технических специальностей.

По окончанию вы:

узнаете о методологии доказательной медицины и принципах проведения клинических исследований
овладеете современными статистическими методами
научитесь разрабатывать программы для обработки и визуализации больших массивов данных на языке R
примените на практике полученные знания для решения реальных задач из науки и индустрии

Учебная программа включает в себя 4 модуля:

Методология и регуляторика

Методология доказательной медицины
Принципы клинической разработки ЛП
Регуляторные требования по обращению ЛП
ICH E9
Дизайны клинических исследований
Биоэтика
Написание отчетов и статей по результатам исследований

Специфика медицинских данных

Основы клинико-лабораторной диагностики заболеваний
Данные реальной клинической практики, «‎Real-world data»
Специфика онкологических данных

Статистика и анализ данных

Теория вероятностей
Методы биостатистики
Многофакторный анализ данных
Анализ выживаемости
Доказательность реальной клинической практики, «‎Real-world evidence»‎
Машинное обучение в медицине
Биоэквивалентность
Количественное планирование исследований

Программирование

Автоматизация обработки данных в R
Визуализация биомедицинских данных в R
Управление данными

Научный проект

Важная часть обучения – научный проект! С ноября по январь студенты под руководством опытных кураторов работают с реальными данными и проходят путь от постановки задачи до получения результатов, а в некоторых случаях даже до публикации. Защиты проектов проходят в онлайн-формате в конце января, тезисы публикуются в сборнике Института биоинформатики, индексируемом в системе РИНЦ.

Подробнее о проектах 2024/25

Поступление и обучение

Cовременная биостатистика – это возможность принять непосредственное участие в разработке лекарств и методов лечения различных заболеваний. Знание особенностей биомедицинских данных и уверенное владение методами статистической обработки – высоко востребованы во всех областях естественно-научных разработок. Программа предназначена для специалистов, планирующих как научную карьеру, так и работу в индустрии.

1. Заявка
Мы ждём мотивированные заявки с подробным рассказом о том, почему вы хотите учиться на программе.

2. Онлайн-тестирование
Тестирование проводится на платформе Stepik на предмет наличия начальных знаний по математике, статистике и программированию на R.

Примеры тестовых заданий, пример статьи

3. Объявление результатов

Для успешного прохождения вступительного тестирования нужно знать основы статистики и программирования на R.

Также на занятиях потребуется знание математики на уровне средней образовательной школы: базовые операции с дробями (сложение, вычитание, умножение, деление), модуль числа, арифметическая и геометрическая прогрессия, линейные и квадратные уравнения, возведение в степень, свойства логарифма.

Итоговое решение по отбору складывается из следующих факторов:

1. Баллы за тестирование и творческое задание
2. Мотивация
3. Соответствие программы и ожиданий поступающего
4. Опыт или планирование участия в исследованиях, требующих наличия знаний и навыков, включённых в программу

Для того, чтобы претендовать на грант, участнику необходимо написать мотивационное письмо во время заполнения заявки на поступление. Грант выдаётся после результатов отбора и распределяется между участниками, которые его получили, в виде скидки на обучение от 20% до 70%.

Середина августа – начало сентября: самостоятельное изучение вводных материалов под руководством кураторов.

Начало сентября – конец января: онлайн занятия в Zoom по субботам c 11:00 до 19:00 МСК и средам с 19:00 до 21:00 МСК (лекции, семинары, научные проекты).

При успешном окончании программы выдаётся диплом о профессиональной переподготовке
Института биоинформатики.

Преподаватели

Евгений Бакин

Руководитель программы
кандидат технических наук, биостатистик
Олег Арнаут

Доктор медицинских наук, врач анестезиолог-реаниматолог
Алексей Глазков

Кандидат медицинских наук, биостатистик
Алексей Зулькарнаев

Врач-исследователь
Дмитрий Крючков

Эксперт в области клинических исследований
Максим Кузнецов

Разработчик биостатистического программного обеспечения
Ольга Латышева

Эксперт в области клинических исследований
Ольга Мироненко

Кандидат экономических наук, биостатистик
Артемий Охотин

Врач-кардиолог
Вероника Пивоварова

Менеджер данных
Алиса Селезнева

Биостатистик
Дмитрий Серебренников

Аналитик социологических данных
Матвей Славенко

Биостатистик
Богдан Сотников

Биоинформатик
Екатерина Фокина

Медицинский эксперт
Мария Шелест

Кандидат технических наук, прикладной информатик
Ева Шелли

Биостатистик

Студенты

1. Андрейченко Анна Евгеньевна, ООО "К-Скай", университет ИТМО
2. Белоусов Дмитрий Маркович, BostonGene
3. Бердинских Евгений Сергеевич, Университет «Сириус»
4. Божко Алина Олеговна, Новосибирский национальный научно-исследовательский государственный университет
5. Вехова Ксения Андреевна, Первый МГМУ им. И.М. Сеченова
6. Гаранина Ирина Андреевна, Parexel
7. Гладышев Никита Сергеевич, НИИ морфологии человека им. академика А.П. Авцына
8. Деркачев Иван Андреевич, НИИ кардиологии Томского НИМЦ
9. Зайцев Никита Сергеевич, БИОКАД
10. Зайцева Виктория Александровна, HIVE Health Optimum
11. Зенкова Арина Константиновна, Фармасинтез-Норд
12. Золотиков Устин Евгеньевич, Сеченовский университет
13. Иманалиев Медер Адылович
14. Исаева Анастасия Сергеевна, МФТИ, Московский государственный медицинский университет имени И. М. Сеченова
15. Касьянова Мария Михайловна, МГУ им. М. В. Ломоносова
16. Козырева Марина Викторовна
17. Кравец Андрей Александрович, BostonGene
18. Ласкина Наталья Борисовна, Зоологический музей МГУ им. М.В. Ломоносова
19. Марочкина Елена Эдуардовна, X7 Research, Axon Clinical Trials, VUT FIT
20. Намиот Евгения Дмитриевна, Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова
21. Потамошнева Анастасия Сергеевна, Georg-August-Universität Göttingen
22. Ракин Александр Ильич, ВМедА имени С.М. Кирова
23. Смирнов Сергей Владимирович, ООО "ГРОТЕКС" (SOLOPHARM)
24. Тихоненко Антон Игоревич, Университет «Реавиз»
25. Уварова Виктория Игоревна, ФГАНУ «ФНЦИРИП им. М. П. Чумакова РАН»
26. Юрлова Елена Викторовна, БИОКАД

1. Арефьева Анна Николаевна, ПСПбГМУ
2. Бочкарева Мария Дмитриевна, Герофарм
3. Бурмакина Полина Геннадьевна, Университет ИТМО
4. Глебус Александр Сергеевич, репетитор
5. Жакота Дмитрий Анатольевич, РНИМУ им. Н.И.Пирогова
6. Карпович Лидия Александровна, СПбПУ им. Петра Великого
7. Лебедев Иван Антонович, СПбГУ, ИЭФБ
8. Легковой Станислав Вячеславович, Fortrea
9. Лихолетова Дарья Вадимовна, Hyperskill
10. Лукашевич Надежда Алишеровна, BostonGene
11. Матвиенко Юлия Дмитриевна, ФГБУ "НМИЦ им. В. А. Алмазова"
12. Мельничук Елизавета Юрьевна, ГБУЗ АО "Первая ГКБ им. Е.Е. Волосевич"
13. Попов Александр Юрьевич, АО Эфферон, ИНЭОС РАН
14. Потанина Ольга Николаевна, СПбГУ
15. Сазыкин Георгий Андреевич, СПбПУ
16. Серебрякова Ольга Александровна, НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева
17. Созонтов Анатолий Анатольевич, Parexel
18. Сорока Анастасия Борисовна, МФТИ
19. Сотников Богдан Владимирович, Кыргызско-Российский Славянский университет
20. Сыркова Дарья Геннадьевна, Labcorp (Fortrea)
21. Трифонова Юлия, Salzburg Universität
22. Фам Тхи Хонг Зунг, Clintec(IQVIA) on behalf of MSD Pharmaceuticals
23. Филимонова Ирина Константиновна, ФГАУ "НМИЦ здоровья детей" Минздрава России
24. Черная Галина Павловна, ООО "РИК-Фарма"
25. Яровой Сергей Юрьевич, ФГБУ "НМИЦК им. ак. Е.И. Чазова" Минздрава России

1. Антонова Анна Владимировна, ООО «НПО Петровакс Фарм»
2. Багрова Ольга Евгеньевна, МГУ им. М.В.Ломоносова
3. Быданов Андрей Станиславович, УНТЦ «Сириус»
4. Голубникова Лилия Адреевна, ФГБУ «ЦСП» ФМБА России
5. Дравгелис Виталий Александрович, ИТМО
6. Жур Кристина Валерьевна, ФИЦ Биотехнологии
7. Зубков Дмитрий Александрович, ООО «НПО Петровакс Фарм»
8. Иванова Екатерина Сергеевна, Ифарма
9. Ильина Ольга Валерьевна, АО ГК «Медси»
10. Кульгаева Анастасия Игоревна, Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого
11. Маслова Ирина Ильинична, ПМГМУ им.Сеченова
12. Мироненко Ольга Николаевна, НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева/ BIOCAD
13. Молокова Евгения Руслановна, ФГБУ «НМИЦ им. В.А. Алмазова» Минздрава России
14. Пчелинцева Полина Вячеславовна, ООО «ИнСисБио»
15. Селезнева Алиса Сергеевна, Герофарм
16. Сулейманов Шакир Камилевич, Сеченовский Университет
17. Фокина Екатерина Александровна, ИЭФБ РАН
18. Химич Екатерина Олеговна, РТУ МИРЭА, Институт тонких химических технологий имени М.В. Ломоносова
19. Цепелева Ирина Андреевна, РХТУ им.Менделеева
20. Цурикова Надежда Анатольевна, ГБУ РО «ОДКБ»
21. Шавронская Дарья Олеговна, ИТМО
22. Шейко Наталья

1. Арнаут Олег Петрович, КГМУ им. Николае Тестемицану
2. Белоусова Ксения Михайловна, ДГКБ№5 им. Н.Ф. Филатова
3. Богатырева Наталья Сергеевна, Институт белка РАН
4. Бондарева Эльвира Александровна, МГУ имени М.В. Ломоносова
5. Глазков Алексей Андреевич, ГБУЗ МО МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского
6. Дроков Михаил Юрьевич, ФГБУ «НМИЦ гематологии» Минздрава России
7. Исакова Юлия Алексеевна, ООО «Рефнот-Фарм»
8. Качановский Марк Суренович, Первый МГМУ им. Сеченова
9. Козырева Анастасия Романовна, НИИ АГиР им. Д.О. Отта
10. Куланин Павел Александрович, СЗГМУ им. И.И. Мечникова; ФБУЗ ЦГиЭ
11. Логвин Федор Игоревич, СПбГУВМ
12. Молдавская Наталия Сергеевна, МГУ, биологический факультет
13. Моршнева Алиса Васильевна, Институт Цитологии РАН; НИИ АГиР им. Д.О. Отта
14. Никитина Дарья, LSMU
15. Осетрова Елена Олеговна, ООО Парексель Интернешнл Рус
16. Пулькина Анастасия Александровна, ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России
17. Сергеева Мария Валерьевна, ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России
18. Смирнова Дарья Алексеевна, Балтийский федеральный университет им. И. Канта
19. Соколов Александр Сергеевич, ООО «Система-БиоТех»
20. Суворова Юлия Максимовна, ФИЦ Биотехнологии РАН; Bostongene
21. Усольцев Кирилл Николаевич, КИБ им. Боткина
22. Якубсон Наталья Михайловна, ФГБОУ ПСПбГМУ им. И.П. Павлова

Отзывы

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.

Никита Гладышев

НИИ морфологии человека имени академика А.П. Авцына

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.

Наталья Ласкина

Зоологический музей МГУ им. М.В. Ломоносова

Программа «Биостатистика и анализ медицинских данных» стала для меня первым этапом в профессиональном развитии. Одним из ключевых преимуществ этой программы является ее практическая ориентированность, что позволило непосредственно применять полученные знания на тестовых заданиях. Поддержка преподавателей, готовых помочь и дать обратную связь по выполненным заданиям, создавала комфортную обстановку для обучения и стимулировала к постоянному совершенствованию. Особенно ценным опытом был хакатон по индустриальной биостатистике, который помог мне лучше понять специфику работы в данной области. В ходе обучения я существенно расширил свой инструментарий работы в RStudio и значительно улучшил навыки программирования на R. Завершающий этап программы – выпускной проект – стал отличным стартом для формирования моего портфолио. Благодаря участию в программе, я смог найти работу по специальности, что еще раз подтверждает ее эффективность и практическую ценность. Я рекомендую данную программу всем, кто стремится расширить свои знания в области биостатистики и клинических исследований.

Иван Лебедев

БИОКАД

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!

Екатерина Иванова

Инфарма

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.

Алиса Селезнёва

Герофарм

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!

Надежда Цурикова

ГБУ РО «ОДКБ»

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!

Андрей Быданов

Университет Сириус

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!

Олег Арнаут

КГМУ им. «Николае Тестемицану», Кишинёв, Республика Молдова

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.

Алиса Моршнева

Институт Цитологии РАН, ООО «НИПТ»

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.

Ксения Белоусова

ДГКБ№5 им. Н.Ф. Филатова

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.

Мария Сергеева

ФГБУ НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева Минздрава России

Часто задаваемы вопросы

Нет. Это программа профессиональной переподготовки, поэтому если у вас есть желание учиться новому и в дальнейшем связать свою жизнь с биостатистикой – вам подойдёт эта программа! Но, безусловно, знания в области биологии и медицины будут нужны в процессе обучения!

Рекомендуем курсы на Stepik, которые могут быть полезны: Доказательная медицина и общество, Молекулярная биология и генетика

Тестирование состоит из контрольных вопросов (с одним или несколькими вариантами ответов), небольших задач на наличие начальных знаний по математике, статистике и программированию на R, а также творческого задания (например, вопросов на понимание научной статьи по тематике клинических исследований).

Проходной балл рассчитывается каждый год заново на основе результатов тестирования абитуриентов.

Да, мы предоставляем рассрочку. С её условиями мы ознакомим ближе к финальному этапу отбора.

Наши выпускники работают как в коммерческих организациях (БИОКАД, Герофарм), так и в науке (ГБУЗ МО МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского, ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова»). Во время программы проводятся круглые столы и карьерные встречи, где участники знакомятся с рынком вакансий и потенциальными работодателями.

Контакты

Институт биоинформатики
Cанкт-Петербург, ул. Кантемировская 2А,
Бизнес-центр «Таймс»

Занятия онлайн на платформе Zoom

Вопросы – biostat@bioinf.me

Об институте

направления

Мы в сети

Биостатистика и анализмедицинских данных

Биостатистика и анализ
медицинских данных