Информационные системы в биотехнологии: программа бакалавриата КНИТУ

Студенты глубоко изучают классические дисциплины прикладной информатики: архитектуру информационных систем, языки программирования высокого уровня (Python, C++), проектирование баз данных, веб-разработку и методы системного анализа. Особое внимание уделяется технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения, которые применяются для интеллектуального анализа данных и автоматизации технологических процессов на современных BioTech-предприятиях.

Второй важнейший блок обучения акцентируется на специфике живых систем и биоинформатике. Студентов учат применять вычислительные алгоритмы для компьютерного моделирования молекулярных структур, анализа генетического кода (ДНК и РНК), прогнозирования свойств новых лекарственных препаратов и управления автоматизированными биореакторами. Учащиеся осваивают работу со специализированными лабораторными информационными системами, методами визуализации медицинских и биологических данных, а также принципами кибербезопасности. В результате выпускники способны переводить сложные биологические задачи на язык цифровых решений и создавать инновационный софт для медицины, экологии и пищевой индустрии.

Примерный перечень дисциплин:

• Философия
• История России
• Всеобщая история
• Иностранный язык
• Высшая математика
• Дискретная математика
• Математическая логика и теория алгоритмов
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Информатика
• Архитектура информационных систем
• Операционные системы
• Базы данных и СУБД
• Вычислительные системы, сети и телекоммуникации
• Программирование на языках высокого уровня
• Объектно-ориентированное программирование
• Алгоритмы и структуры данных
• Безопасность жизнедеятельности
• Экономика и управление ИТ-предприятием
• Правоведение и интеллектуальная собственность
• Технологии разработки программного обеспечения
• Системный анализ и моделирование процессов
• Методы и средства защиты информации
• Введение в общую биологию и биотехнологию
• Основы биохимии и молекулярной генетики
• Информационные системы в биотехнологии
• Теоретические основы биоинформатики
• Программирование на C++
• Программирование на Python для анализа данных
• Методы машинного обучения и искусственный интеллект
• Компьютерное моделирование биологических систем
• Математические методы в биологии и медицине
• Лабораторные информационные системы
• Автоматизация и управление биотехнологическими процессами
• Разработка медицинских и клинических приложений
• Анализ больших данных в biotech
• Управление ИТ-проектами в сфере здравоохранения