Тепло, холод, прикосновения — в повседневной жизни мы принимаем эти ощущения как должное и не задумываемся о том, как работают нервные импульсы, чувствуя температуру и давление. Многие годы этот процесс работы нервной системы был большой загадкой для медицины. Разгадали её лауреаты Нобелевской премии этого года.
Как мы ощущаем этот мир
Нобелевский комитет присудил премию по медицине учёным, объяснившим процесс обнаружения «соматосенсора» — чувства, отвечающего за восприятие прикосновения, температуры, вибрации, боли и способности тела к ощущать собственные движения и положение в пространстве.
4 октября 2021 года Дэвид Джулиус — профессор физиологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско и Ардем Патапутян — нейробиолог из Медицинского института Говарда Хьюза и Scripps Research, были удостоены Нобелевской премии по физиологии и медицине за работу по идентификации белков, которые организм использует для определения температуры и давления. Они раскрыли ключевые этапы процессов, с помощью которых температура и давление распознаются сенсорными клетками и преобразуются в сигналы, интерпретируемые мозгом как восприятие тепла, холода или текстуры.
В поисках прикосновения
Открытия Джулиуса и Патапутяна значительно расширили взгляды учёных на то, как нервная система расшифровывает влияние внешнего мира на наш внутренний мир.
Изучая прикосновения, Патапутян и его сотрудники столкнулись с уникальной проблемой: кажется, что все клетки реагировали на физическое давление. Таким образом, возник вопрос: какой именно «датчик» показывает нам, что клетка воспринимает давление?
Они проявили умный подход. Выбрав 72 гена-кандидата, Патапутян и его команда заглушали их один за другим, в чувствительной к прикосновению клетке, пока последний ген в списке не «выключил» способность клетки воспринимать давление — и получил название PIEZO1. Вслед за ним обнаружили и его «родственника» — PIEZO2. Выяснилось, что он главный механический «датчик», отвечающий за ощущение прикосновения и положения тела в пространстве.
Обрабатывать подобные массивы данных и делать из них верные выводы учёным помогают специалисты по Data Science — это специалисты, которые анализируют большой объём данных, прогнозируют события и помогают находить неочевидные закономерности. В медицине с помощью машинного обучения специалист - Data Scientist может ставить диагнозы, обнаруживать болезни и персонализировать лечение.
Научиться анализировать такой объем данных можно на факультете «Data Science в медицине», вы сможете освоить карьеру с нуля. Курс подойдёт как новичкам, так и опытным IT-специалистам и медработникам.
Что будет на курсе?
Программа обучения состоит из 8 частей: подготовительные курсы, 6 четвертей и дополнительные курсы со свободной датой старта.
Подготовительные видеокурсы
Во время подготовки к основному обучению вы узнаете, как учиться эффективно и не терять интерес и мотивацию в процессе. Познакомитесь с основными понятиями Git: репозиторием, тегами, ветками, научатся создавать и клонировать репозиторий. Погрузитесь в основы математики, это облегчит ваш вход в профессию и освежит уже имеющиеся знания.
I четверть — программирование и математика
В первой четверти вы освоите Python, научитесь решать на нём задачи. Восполните знания по высшей математике и математическому анализу для дальнейшего освоения профессии. Изучите теорию вероятностей и математическую статистику, научитесь проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование.
II четверть — машинное обучение
Во вторую четверть входят курсы: линейная алгебра, введение в машинное обучение, библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, алгоритмы и структуры данных на Python, алгоритмы анализа данных.
III четверть — MySQL и библиотеки Python
В третьей четверти вы продолжите изучать Библиотеки Python для Data Science и разберёте основы реляционных баз данных. Научитесь проектировать базы данных и проверять статистические гипотезы.
IV четверть — нейронные сети
Здесь вы пройдёте фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей, введение в компьютерное зрение и в нейронные сети. Научитесь работать со свёрточными и рекуррентными сетями, а также создавать циклы обучения моделей.
V четверть — анализ данных в медицине
Начинаем погружение в медицинскую специальность. В пятой четверти вы узнаете, как извлекать из данных полезную информацию и использовать её в решений задач. Изучите анализ данных и статистику в медицине. Научитесь определять эффективность лекарств.
VI четверть — прикладные задачи анализа медицинских данных
В шестой и завершающей четверти вы полностью погрузитесь в медицинскую специальность и различные медицинские задачи: будете применять методы машинного обучения на примере реального набора данных по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ. Научитесь сегментировать и классифицировать изображения КТ и МРТ.
Курсы со свободной датой старта
Учёба в GeekBrains это не просто 18 месяцев занятий, а это:
- Актуальная программа и много практики — мы ежегодно обновляем программу, учитывая мнение работодателей, а вы за время обучения сможете добавить в своё портфолио 12 кейсов
- Топовые преподаватели — не просто теоретики, но практики и эксперты своего жанра, использующие искусственный интеллект в своих проектах
- Диплом о профессиональной переподготовке — мы обучаем на основании государственной лицензии, а это значит, что кроме знаний у вас будет официальный документ, подтверждающий факт прохождения обучения
- Гарантия трудоустройства — мы не просто обучаем наших студентов новой профессии, но и помогаем им найти работу в центре карьеры GeekBrains
Хочешь получить востребованную, перспективную и высокооплачиваемую профессию, гордиться своей работой и повлиять на будущие открытия, способные удостоиться Нобелевской премии? Факультет Data Science в медицине ждёт тебя! Листай дальше и успей оставить заявку со скидкой 30%.