Проекты предпрофессионального образования
Научно-познавательные общеразвивающие программы для обучающихся, посвященные «Научному десятилетию»
С 08.11.2025 до 06.02.2026
Курс знакомит школьников с методами анализа биологических данных и классическими алгоритмами машинного обучения. В программе — регрессии, деревья решений, k-NN, наивный Байес, ансамбли и работа в Python с Pandas, NumPy и библиотеками визуализации.
Обучение строится вокруг реальных кейсов: от обработки данных секвенирования и микрочипов до интерпретации результатов. Итогом становится исследовательский проект, отражающий полный цикл работы с данными — от постановки задачи до обоснованных выводов.
Программа объединяет инструменты аналитика (Python, Pandas, SQL), основы вероятности и статистики с применением к биоданным, а также введение в машинное обучение. Отдельный блок посвящён визуализации и BI: интерактивные дашборды в Yandex DataLens и обзор Tableau и Superset.
Участники формулируют SMART-цели, учатся проверять гипотезы и представлять результаты в понятном виде. Завершающий этап — командный проект на биотехнологической тематике с оформленным отчётом и публичной защитой.
Курс последовательно вводит в программирование на Python: типы данных, условия и циклы, функции, работа с файлами, основы ООП и обработка ошибок. Далее — базовые навыки аналитики данных: Pandas, matplotlib/Seaborn/Plotly, основы статистики и первые шаги в SQL.
Финальная часть посвящена классическим моделям ML (линейная и логистическая регрессии, деревья, наивный Байес) и их практическому применению. Итогом является индивидуальный или командный проект с анализом данных и защитой.
На сайте использованы фотографии, приобретенные в фотобанке "Фотодженика"
