Образовательная программа

Биоинформатика

Научитесь применять математические методы в работе с биологическими данными и начните строить карьеру в одной из перспективных областей науки.

Подать документы Добавить к сравнению

Направление подготовки:
01.03.02 — «Прикладная математика и информатика»

Институт энергетики и автоматизации Высшей школы технологии и энергетики (ИЭА ВШТЭ)
Кафедра прикладной математики и информатики

Образовательная программа входит в Четвертую лигу Предметного национального агрегированного рейтинга 2022-2023

Очная форма обучения

4 года

Срок обучения

178 000 ₽

Стоимость за 1 курс на 2023/24 учебный год

10 местОбщая конкурсная группа на бюджет по направлению подготовки 01.03.02 — «Прикладная математика и информатика»

Бюджетные места

В том числе:
1 место по особой квоте
1 место по отдельной квоте
1 место по целевой квоте

40 местОбщая конкурсная группа на внебюджет по направлению подготовки 01.03.02 — «Прикладная математика и информатика»

По договору платных услуг

О специальности

Это одно из новых и перспективных междисциплинарных направлений последних лет. Студенты получают знания и навыки на стыке химии, биологии, математики и компьютерных наук для использования математических методов обработки биологических данных. Такие специалисты сами не проводят исследования, они работают только с расчетами. Выпускники могут претендовать на должности биоинженеров, биотехнологов, биоинформатиков, инженеров по медицинской технике.

Уровень зарплат


50-60
тысяч рублей

Научный сотрудник


120-150
тысяч рублей

Биоинформатик в лаборатории


200-300
тысяч рублей

Руководитель медико-генетического центра

Преимущества обучения

Наличие современного программного обеспечения дает возможность анализа и систематического извлечения оперативной информации из больших и сложных объемов данных, а также построения математических моделей биологических объектов и дальнейшей их 3D-визуализации: Statistica Ultimate Academic 13, MATLAB, PTC Mathcad 15; CorelDrawGraphicsSuite X7, AutoCADDesign; MasterSCADA, Python, Autodesk 3Ds Max.

Компьютерные классы оборудованы современными персональными компьютерами, позволяющими получить навыки практической работы со специализированными базами данных Data Science, методиками обработки и изучения алгоритмических процессов в медицинской статистике.

Кафедра сотрудничает с медицинскими организациями с целью проведения научных исследований и дальнейшего привлечения ученых к чтению лекций и участию в учебном процессе.

Преподавателями кафедры совместно со студентами проводятся поисковые исследования в области прикладной информатики и информационных технологий по таким направлениям, как: компьютерное моделирование процессов и явлений, экология окружающей среды, моделирование и анализ белковых соединений, структуризации и обработке экспериментальных данных.

С участием студентов успешно выполнен ряд научно-исследовательских работ в области управления качеством водных ресурсов. Работа проводится в рамках сотрудничества с экологическим компьютерным центром ведущей научно-педагогической школы Санкт-Петербурга «Прогнозирование и экологическое нормирование антропогенной нагрузки на природные экосистемы».

Бакалавры принимают участие в ежегодной вузовской олимпиаде по информатике и программированию, а также в региональных, российских и международных конференциях «Математическая биология и биоинформатика».

Преподаватели программы

Суворов Олег Сергеевич

Руководитель направления по работе с корпоративными клиентами ООО «1С:Северо-Запад»

Вронская Светлана Евгеньевна

Директор по маркетингу и связям с общественностью ГК «КОРУС Консалтинг»

Партнеры программы

1С:Северо-Запад

Энергомаркет

Государственная корпорация «КОРУС Консалтинг»

Студенческие работы и достижения


Вы изучите в результате освоения программ

  • Биоинформационные программные инструменты поиска информации в базах данных;
  • Биоинформационные программные инструменты сравнения последовательностей и структур;
  • Информационно-коммуникационные технологии при анализе биологических данных;
  • Навыки анализа биологических данных;
  • Навыки филогенетического анализа;
  • Навыки анализа полипептидных и структурных данных.

Учебные планы: