Магистратура "Биофизика и медицинская инженерия" СКФУ, Ставрополь

Образовательная программа призвана обеспечить формирование у обучающихся биосферно-ноосферного мировоззрения и набора ключевых компетенций для научно-исследовательской и образовательной деятельности в области биологии, биофизики, биотехнологии, экологии. Студенты смогут овладеть методами анализа данных для изучения биосистем разного уровня организации на основе активных и интерактивных форм обучения, предусматривающих участие обучающихся в фундаментальных и прикладных научных исследованиях, востребованных инновационным развитием науки и наукоемких технологий в России, по проблемам экологии и устойчивого развития экосистем в условиях антропогенного воздействия. В процессе обучения студенты могут выбрать модуль медицинской инженерии, который даст возможность овладеть современными методами обработки медицинских данных широкого спектра.

Изучаемые дисциплины:

• Философские вопросы естествознания
• Иностранный язык в сфере профессиональной коммуникации
• Специальный физический практикум
• Современные проблемы физики.

Вариативная часть:

• Корпоративные финансы
• Избранные главы биофизики
• Проблема устойчивого развития биосферы
• Современные проблемы биофизики
• Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях
• Физико-химические методы анализа в биофизике биофизика сложных систем
• Основы анатомии и физиологии человека
• Углубленный курс статистических методов анализа
• Предсказательная статистика в медицине
• Математика обработки данных в медицине / Optimization and Data Analysis in Medicine
• Экспериментальная и теоретическая нейрофизиология / Experimental and Computational Neurophysiology
• Анализ больших данных в медицине.

Дисциплины по выбору:

• Спецсеминар: математические методы в биофизических исследованиях
• Статистика клинических испытаний
• Молекулярная биология и генная инженерия
• Структурирование медицинских данных
• Прикладная и инженерная биофизика
• Программирование в Python
• Методология научного творчества
• Математическое моделирование в медицине
• Методы радиационных исследований
• Кластерный анализ.