1. Специалитет
  2. Специалитет в Санкт-Петербурге

Биоинженерия и биоинформатика (06.05.01)

Биоинженерия и биоинформатика: программа специалитета в вузах Санкт-Петербурга

  • от 250 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 15 платных мест
  • 5 лет обучения

Проходные баллы в вузах Санкт-Петербурга на программу "Биоинженерия и биоинформатика"

Платно

Статистика за 2024 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Биология 

или Физика

1 вариант

Детали

Вуз
Город
Санкт-Петербург
Язык
Русский
Уровень образования
Специалитет
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Биоинженер и биоинформатик

О программе

Программа готовит специалистов, владеющих последними достижениями фундаментальных биологических и компьютерных наук, способных целенаправленно изменять биологические объекты различных уровней организации в соответствии с поставленными задачами и проводить их глубокий анализ и прогнозирование на основе обработки больших массивов данных (BigData). Выпускники программы являются востребованными кадрами для научно-исследовательских институтов и университетов, медицинских учреждений, R&D-центров, промышленных и исследовательских компаний фармацевтической, биотехнической, биомедицинской направленности.

Профессиональные дисциплины профиля:

  • Зоология беспозвоночных;
  • Зоология позвоночных;
  • Ботаника высших растений;
  • Ботаника низших растений;
  • Микробиология;
  • Экология и эволюция;
  • Основы молекулярной биологии;
  • Молекулярная генетика;
  • Молекулярная эволюция;
  • Вирусология;
  • Молекулярная биология;
  • Генная инженерия;
  • Белковая инженерия;
  • Иммунология;
  • Фармакология;
  • Анатомия и физиология;
  • Сравнительная гистология;
  • Общая и неорганическая химия;
  • Физическая и коллоидная химия;
  • Биохимия;
  • Квантовая химия;
  • Органическая химия;
  • Биофизика;
  • Языки программирования;
  • Программирование Python;
  • Язык программирования R;
  • Высокопроизводительные методы получения данных;
  • Вычислительная математика;
  • Базы данных и системы управления базами данных;
  • Эволюционные игры и их приложение;
  • Машинное обучение;
  • Вычислительная химия;
  • Дизайн белков;
  • Вычислительная геномика;
  • Моделирование фармпрепаратов;
  • Компьютерная метаболомика.