ИИ в биотехе
02.04.01 «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ»

ИИ в биотехе

Магистратура позволяет освоить основы биоинформатических инструментов для анализа биологических данных, работы с базами и аннотации последовательностей. Студенты научатся применять методы ML и DL для прогнозирования структуры белков, анализа экспрессии генов и диагностики заболеваний
СТАРТ ОБУЧЕНИЯ — 01.09.2026
2 года обучения
Очная форма
Диплом гособразца
Удобное расписание
Гранты до 75%
Кампус в центре Москвы

Магистратура ЦУ, ФББ МГУ, BIOCAD и Genotek

Магистратура реализуется совместно с инженерной школой и факультетом биоинженерии и биоинформатики МГУ, а также при участии индустриальных партнеров программы — компаний BIOCAD и Genotek.
ОПИСАНИЕ
Центральный университет
Инновационный технологический вуз, который сочетает фундаментальное обучение с решением реальных бизнес‑задач. Это первый STEM‑университет в России, созданный при поддержке более 60 крупных компаний, включая Т‑Банк, Авито, VK и Ozon.
ФББ МГУ
Факультет биоинженерии и биоинформатики, созданный в 2002 году на базе одного из старейших и уважаемых университетов страны. Факультет готовит специалистов, которые работают на стыке биологии, ИТ и медицины.
Genotek
Первая в России и СНГ компания в области генетики и анализа ДНК, развивающая технологии персонализированной медицины и интерпретации геномных данных.
BIOCAD
Одна из ведущих биотехнологических компаний страны, разрабатывающая и производящая инновационные лекарственные препараты с опорой на современные научные и технологические подходы.

Прикладная биоинформатика × Genotek

Фокусируется на анализе генетических последовательностей (ДНК, РНК и геномных данных) и эпигенетических модификаций с применением методов статистики и машинного обучения. Студенты научатся обрабатывать большие объемы генетической информации, выявлять биологически значимые паттерны и использовать их для задач персонализированной медицины, диагностики и анализа наследственных заболеваний

Структурная биоинформатика × BIOCAD

Сосредоточена на работе с трехмерными структурами белков, их предсказании, моделировании и анализе с помощью современных технологий и вычислительных методов. Студенты освоят современные инструменты, такие как нейросетевые модели для предсказания структур, и научатся применять их для разработки новых лекарств и понимания молекулярных механизмов болезней

Для кого эта
программа

01
Выпускники физико-математических факультетов
Ты недавно окончил бакалавриат и хочешь начать карьеру в биотехе.
Магистратура помогает выстроить фундамент в биологии и биоинформатике и применить уже имеющиеся математические и технические навыки в новой области
02
Специалисты из смежных областей
Ты уже работаешь инженером, аналитиком, разработчиком или имеешь сильную техническую базу и хочешь построить карьеру на стыке ИИ и биотехнологий.
Магистратура позволяет перенести существующие навыки в биотех, разобраться в доменной области и начать работать с реальными задачами в индустрии
03
Биоинформатики
Ты уже работаешь в биоинформатике и хочешь овладеть новыми методами ML и GenAI в биотехе.
Магистратура помогает углубить экспертность, расширить инструментарий и применять современные подходы ИИ и машинного обучения для решения прикладных биомедицинских задач
hat
Ожидания от уровня подготовки
У тебя есть диплом бакалавра
Знаешь математику на высоком уровне
Для программы «Прикладная биоинформатика»


Знаешь физику
Для программы «Структурная биоинформатика»
Знаешь базовые принципы программирования
Готов усердно работать и учиться не ради диплома, а ради реальных знаний, навыков и профессионального роста

Преимущества
программы

01

Поработаешь в научной биотех-лаборатории

Студенты могут с первого дня обучения принимать участие в исследованиях биотех‑лабораторий ЦУ, готовить статью для международного журнала или попасть на стажировку
02

Мастерская «Пробуй и учись»

Получи опыт работы, выполняя настоящие бизнес-задачи от заказчиков. Реализованными проектами можно будет наполнить портфолио
03

Центр партнерств и карьеры

Подберем карьерный путь, который идеально тебе подойдет, и будем рядом на каждом шаге — от постановки цели до предложения о работе
04

Предпринимательство: ускоритель ЦУ

Поможем технологическим 
проектам пройти путь от идеи до MVP и первых продаж
05

Будешь учиться у экспертов из индустрии и науки

Занятия проведут специалисты из биотеха и фармы, которые поделятся опытом работы над реальными задачами. Студенты будут решать прикладные кейсы и участвовать в проектах из академической среды и индустрии.
06

Ассессмент, наставники и эксперты

Определяем уровень профессиональных навыков у студентов относительно рыночных карт компетенций. Помогаем с построением персональной траектории карьерного развития

Партнеры программы

Genotek

Первая в России и СНГ медицинская компания, которая начала оказывать услуги по секвенированию генома. Анализирует ДНК человека на наличие мутаций и предрасположенности к заболеваниям

1 000 000+
проведенных ДНК-тестов и геномных интерпретаций
300+
экспертов на стыке науки, медицины и data science
10+
лет опыта в генетике и биоинформатике
BIOCAD

Одна из ведущих биотехнологических компаний России, специализирующаяся на разработке и производстве инновационных лекарственных препаратов

> 40
лабораторий, занимающихся разработкой и исследованиями
3 000+
сотрудников, треть из которых — ученые и исследователи
55
препаратов в действующем портфеле и более 40 продуктов на разных стадиях разработки

Пример расписания

Понедельник
Вторник
Среда
Четверг
Пятница
Суббота
Воскресенье
19:00 – 20:20
Основы биологии
20:35 – 21:55
Машинное обучение в биоинформатике
19:00 – 20:20
Основы биоинформатики
19:00 – 20:20
Машинное обучение в биоинформатике
20:35 – 21:55
Молекулярная биология и генетика
11:30 – 12:50
Популяционная генетика
13:10 – 14:30
Основы биоинформатики
  • Семинары
  • Лекции

Программа обучения

1-Й СЕМЕСТР
2-Й СЕМЕСТР
3-Й СЕМЕСТР
4-Й СЕМЕСТР
Основы биологии
Машинное обучение в биоинформатике
Основы биоинформатики
Цифровая культура
Молекулярная биология и генетика
Популяционная генетика
Soft курсы – набор курсов, помогающих развивать soft компетенции
Глубокое обучение в биоинформатике
Биоинформатика в персонализированной медицине
Современное высокопроизводительное секвенирование
Анализ метагеномных данных
Алгоритмы биоинформатики
Workshop по прикладной биоинформатике и курсовая работа
Soft курсы – набор курсов, помогающих развивать soft компетенции
Выпускная квалификационная работа
Мультиомиксные технологии
Биоинформатика в агробиотехнологиях
Эпигенетика
Workshop по прикладной биоинформатике и курсовая работа
Soft курсы – набор курсов, помогающих развивать soft компетенции
Выпускная квалификационная работа
Искусственный интеллект в биологии и медицине
Управление биомедицинскими проектами
Soft курсы – набор курсов, помогающих развивать soft компетенции
Ядро программы — дисциплины для формирования доменной экспертности
Элективы: гибкие навыки

Команда
программы

Андрей Замятнин

Исполняющий обязанности декана факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ
Опыт:Почетный профессор University of Surrey

Борис Фенюк

Доктор биологических наук (молекулярная биология и биоэнергетика)
Опыт:МГУ, Tokyo Institute of Technology

Александр Ракитько

Директор по науке Genotek
Опыт:Кандидат физико-математических наук

Павел Яковлев

Заместитель генерального директора по ранней разработке и исследованиям, BIOCAD
Опыт:Кандидат физико-математических наук

Валерий Ильинский

Сооснователь, генеральный директор Genotek
Опыт:MBA, преподаватель ВШЭ

Александр Надолинский

Директор департамента вычислительной биологии, R&D, BIOCAD
Опыт:Ведет занятия со школьниками и студентами

Александр Чеблоков

Руководитель отдела структурной биоинформатики департамента вычислительной биологии, R&D, BIOCAD
Опыт:Научный консультант на магистерской программе

Георгий Сарапулов

Ведущий ML-инженер, отдел машинного обучения  вычислительной биологии, R&D, BIOCAD
Опыт:Научный консультант на магистерской программе

Карьерные
перспективы

Биоинформатик

Решает прикладные задачи биотехнологических и фармацевтических компаний

Исследователь ИИ

Работает над фундаментальными проектами в лабораториях и исследовательских центрах

Менеджер продукта в биотехнологиях

Управляет проектами или развивает собственный стартап на стыке ИИ и биотеха

Как поступить на
«ИИ
в биотехе» в ЦУ?

Грантовый конкурс
Основной способ поступления. Переняли опыт ведущих ИТ-компаний и сделали максимально комфортным поступление для магистров
При успешном прохождении всех этапов отбора и зачислении предоставляется грант на обучение в размере
до 75% (до 1 350 000 руб.) от стоимости программы
Заполни заявку на сайте — после этого ты получишь доступ в личный кабинет абитуриента
В личном кабинете выбери программу и трек обучения, а также просим написать тебя:
МОТИВАЦИОННОЕ ПИСЬМО
РЕЗЮМЕ
  • Образование
  • Опыт
  • Навыки
  • Достижения
Контест проходит в онлайн-формате и состоит из нескольких блоков:
Собеседование состоит из двух частей
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
  • Математика
  • Программирование
ПРОВЕРКА ГИБКИХ НАВЫКОВ
  • Коммуникация
  • Решение конфликтных ситуаций
  • Умение обосновать мотивацию в выборе направления
05
Подай заявление на поступление через портал Госуслуг с 20 июня
06
Подпиши оригиналы документов на поступление до 24 августа

Даты
грантового

конкурса

Старт подачи заявок
13 апреля
У абитуриента есть возможность решить контест и поменять программу или трек 1 раз в течение волны. При этом собеседование можно пройти только 1 раз
ВОЛНА 1
13 апреля – 10 мая
ВОЛНА 2
11 мая – 7 июня
ВОЛНА 3
8 июня – 5 июля
ВОЛНА 4
6 июля – 2 августа
ВОЛНА 5
3 августа – 20 августа
Издание приказа о зачислении по всем программам
26 августа

Стоимость
обучения

Размер гранта
Стоимость за семестр
75%
112 500 ₽
50%
225 000 ₽
25%
337 500 ₽
Полная стоимость
450 000 ₽

После обучения
ты сможешь
уверенно

01
Анализировать биологические данные
  • Работать с библиотеками Python для обработки биологических данных
  • Использовать инструменты для анализа геномных последовательностей (BLAST, Clustal, PyMOL)
  • Анализировать данные из биологических баз (GenBank, UniProt, PDB)
02
Применять ML и DL в биологии
  • Строить и обучать модели машинного и глубокого обучения для анализа биологических данных
  • Работать с инструментами и средами разработки (JupyterHub, Python, ML и DL-библиотеками)
  • Обрабатывать и масштабировать данные с использованием Spark, Airflow и аналитических БД (ClickHouse, Greenplum, Trino)
03
Использовать пайплайны и алгоритмы
  • Применять алгоритмы для анализа биологических последовательностей (выравнивание, variant calling, сборку)
  • Работать с биоинформатическими пайплайнами и инструментами (BLAST, BWA/Bowtie, SAMtools, GATK, HaplotypeCaller, DeepVariant)
  • Оптимизировать обработку данных и вычислительные пайплайны с учетом объема и сложности геномных и структурных данных

Регистрация на грантовый конкурс

Программа поддержки сильных и мотивированных абитуриентов, покрывающая до 75% стоимости обучения в Центральном университете

Ответы
на частые
вопросы

Да, если ты получаешь непрерывное образование и поступаешь в магистратуру в год окончания бакалавриата
Да, выпускники получат диплом государственного образца по специальности 02.04.01 «Математика и компьютерные науки» или по специальности 38.04.05 «Бизнес-информатика»
Изучи схему поступления и материалы для подготовки к отборочным испытаниям, а затем приступай к решению онлайн‑контеста.
Если не получилось набрать проходной балл с первого раза, пробуй решить контест вновь в следующей волне
Находимся в тесном контакте
с бизнесом и совместно разрабатываем учебные программы
Да, у нас есть четыре кампус-отеля. Подробнее о них можно узнать на этой странице.
Обрати внимание, что кампус-отели доступны только для студентов, поступающих в магистратуру в год окончания бакалавариата
Да, но все зависит от твоих индивидуальных особенностей. Учеба интенсивная, но идет только по вечерам в будни
(не каждый день) и в субботу.
При необходимости разрешаем растянуть прохождение курсов на 3 года. Открыты к обсуждению каждой ситуации индивидуально
Итоговая работа необходима, если хочешь получить диплом магистра. Это может быть личный проект или крупная задача с твоей работы, не только исследование
Нет, все по желанию
Да, есть. Примеры заданий контеста станут доступны после регистрации в личном кабинете абитуриента
Нет, максимальный размер гранта составляет 75%
Для общения абитуриентов и студентов мы организовываем дни открытых дверей, митапы и другие мероприятия. Следи за обновлениями на сайте и в наших социальных сетях
Напиши в наш Телеграм-бот
Буткемп — интенсивный краткосрочный курс обучения с полным погружением в практику, ориентированный на быстрое освоение конкретного навыка (чаще всего в IT)
Деплой — разговорная форма от Deploy; процесс переноса кода приложения в рабочую среду
Грейд — разговорная форма от Grade; уровень специалиста в компании по компетенциям и опыту
Грейдирование — разговорная форма от Grading; процесс присвоения сотруднику определённого грейда
Джун — разговорная форма от Junior; начинающий специалист
Инсайт — неочевидный, ценный вывод из данных, который меняет понимание проблемы или открывает новую возможность
Миддл — разговорная форма от Middle; специалист среднего уровня
Продакт-менеджер — сокращение от Product Manager; специалист, отвечающий за стратегию, развитие и жизненный цикл продукта
Стек — набор технологий, языков, фреймворков и инструментов, используемых для разработки проекта (например, стек frontend + backend + база данных)
Технологии кэширования — решения для временного хранения часто используемых данных в быстрой памяти (например, Redis, Memcached) для ускорения работы приложений
Ad-hoc — лат. «для этого случая»; решение, разработанное специально для одной задачи, без расчёта на повторное использование
Airflow — платформа для оркестрации и автоматизации рабочих процессов (пайплайнов), особенно ETL-задач
Apache Iceberg — формат таблиц для хранения больших данных в озёрах данных (data lakes), поддерживающий транзакции и эволюцию схемы
Bash — командная оболочка и язык скриптов в Unix-системах для автоматизации задач и управления системой
BI — Business Intelligence; набор инструментов и практик для сбора, анализа и визуализации данных с целью поддержки управленческих решений
CI/CD — Continuous Integration / Continuous Delivery (Deployment); автоматизированные процессы для интеграции, тестирования и доставки кода в продакшен
CI/CD-пайплайны — автоматизированные цепочки процессов для непрерывной интеграции (Continuous Integration) и непрерывной доставки/развертывания (Continuous Delivery/Deployment) кода
ClickHouse — высокопроизводительная колоночная СУБД для аналитики и обработки больших объёмов данных в реальном времени
Data Science — наука о данных; междисциплинарная область, объединяющая программирование, статистику, математику и машинное обучение для извлечения знаний из данных
Data Scientist — специалист по анализу и интерпретации сложных данных для решения бизнес-задач
DevOps-инструменты — набор программ и практик для автоматизации разработки, тестирования, развертывания и поддержки по (например, Git, Docker, Kubernetes, Jenkins)
Difference-in-Differences — метод эконометрического анализа для оценки эффекта вмешательства путём сравнения изменений во времени между контрольной и экспериментальной группами
Docker — платформа для контейнеризации приложений, позволяющая упаковывать код и зависимости в изолированные контейнеры
DVC — Data Version Control; система контроля версий данных и моделей машинного обучения
ETL-пайплайны — процессы Extract (извлечение), Transform (преобразование), Load (загрузка); последовательность шагов для переноса данных из источников в хранилище
Frontend — фронтенд: часть приложения или сайт, с которой взаимодействует пользователь (интерфейс, визуальная логика)
Git — система контроля версий для отслеживания изменений в коде и совместной разработки
Go — язык программирования от Google, ориентированный на производительность, простоту и работу с многопоточностью
Helicopter view — общее понимание ситуации; стратегический обзор; целостное видение без погружения в детали
Helm — инструмент для управления Kubernetes-приложениями через чарты (шаблоны развертывания)
Hugging Face — платформа для моделей искусственного интеллекта, особенно в области NLP (обработка естественного языка)
Java (Spring) — язык программирования Java с фреймворком Spring для создания корпоративных веб-приложений и микросервисов
Kafka — распределённая система обмена сообщениями для обработки потоковых данных в реальном времени
Kaggle AutoML Grand Prix — международный конкурс по автоматизированному машинному обучению на платформе Kaggle
Kotlin — современный язык программирования для JVM, часто используемый для разработки под Android и бэкенда
Kubernetes — система оркестрации контейнеров для автоматического развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями
LightAutoML — библиотека для автоматизированного машинного обучения (AutoML)
ML — Machine Learning; методы, позволяющие моделям обучаться на данных и делать прогнозы
ML Researcher — исследователь в области машинного обучения, занимающийся разработкой и анализом новых моделей и алгоритмов
ML-пайплайны — последовательность шагов для преобразования сырых данных в готовую модель машинного обучения
MLOps — Machine Learning Operations; практики по автоматизации и управлению жизненным циклом моделей ML в продакшене
MLflow — платформа для управления жизненным циклом моделей машинного обучения (эксперименты, модели, развертывание)
Middle Research Scientist — исследователь среднего уровня, способный вести проекты и анализ с частичным руководством
MVP — Minimum Viable Product; минимально жизнеспособный продукт: первая версия продукта с  азовым функционалом, достаточным для проверки гипотез на рынке
NoSQL — тип баз данных без жёсткой табличной структуры, с гибкой схемой (например, MongoDB, Cassandra)
NumPy — библиотека Python для работы с многомерными массивами и математическими операциями
OpenCV — библиотека компьютерного зрения для обработки изображений и видео
Pandas — библиотека Python для обработки и анализа табличных данных
PhD — Doctor of Philosophy; высшая научная степень, подтверждающая способность к независимым исследованиям
Postgres — сокращение от PostgreSQL; мощная открытая реляционная СУБД с поддержкой сложных запросов, транзакций и расширений
Production ML — использование моделей машинного обучения в рабочей среде (продакшене), с обеспечением стабильности и масштабируемости
Propensity Score Matching — статистический метод оценки эффекта вмешательства путём сопоставления объектов с похожей вероятностью попадания в экспериментальную группу
Python — универсальный язык программирования, популярный в Data Science, веб-разработке, автоматизации и скриптах
QA-инженер — специалист по обеспечению качества (Quality Assurance), тестирующий по на ошибки и соответствие требованиям
R&D — Research and Development; научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) для создания инноваций
Regression Discontinuity Design — квазиэкспериментальный метод анализа, использующий пороговое значение для оценки причинно-следственного эффекта
Research Scientist — специалист, занимающийся фундаментальными или прикладными исследованиями, часто в научных или технологических компаниях
S3 — объектное хранилище (например, Amazon S3), используемое для надёжного и масштабируемого хранения больших объёмов данных
Soft skills — гибкие навыки: коммуникация, эмоциональный интеллект, работа в команде, управление временем и другие
Spark — фреймворк для распределённой обработки больших данных, поддерживает пакетную и потоковую аналитику
SQL — язык структурированных запросов для работы с реляционными базами данных (выборка, обновление, удаление данных)
Synthetic Control — метод оценки эффекта вмешательства путём построения «синтетической» контрольной группы как взвешенной комбинации похожих объектов
Test and Learn — подход, при котором решения проверяются на практике через эксперименты, после чего принимаются на основе полученных данных
Transformers — архитектура нейронных сетей, применяемая в NLP и других задачах; также — одноимённая библиотека от Hugging Face
PyTorch — библиотека для глубокого обучения, разработанная Facebook AI, популярна в исследованиях и разработке моделей
Приемная комиссия

Москва, ул. Гашека, д. 7, стр. 1
Чат с командой Центрального университета

Ï