Python и Linux: рекомендации по освоению

Поступление на магистерскую программу «Когнитивные нейронауки и нейротехнологии» в 2026/27 году предполагает наличие у абитуриента базовых технических компетенций. В современных нейронаучных исследованиях Python и Linux являются стандартными инструментами для сбора, обработки и анализа данных.

Мы собрали ключевые темы и инструменты в одну схему, чтобы вам было проще спланировать свою подготовку.

Обращаем ваше внимание, что сертификаты об успешном окончании профильных онлайн-курсов станут полезным дополнением к вашему портфолио при поступлении.

Программирование на Python

Для успешного старта в магистратуре абитуриенту необходимо владеть основами языка Python. Вот список тем, которые важно знать:

• Основы синтаксиса: переменные, типы данных (int, float, bool) и логические ветвления (if/else).
• Работа с данными: использование списков, словарей и манипуляции со строками.
• Автоматизация: управление циклами for и while.
• Архитектура кода: написание функций и использование внешних модулей.
• Базовый анализ данных: знакомство с библиотекой NumPy для работы с массивами.

Рекомендуемые бесплатные курсы (на ваш выбор):

1. «Программирование на Python» (Институт биоинформатики на Stepik) — базовый академический курс, охватывающий все необходимые темы от установки до библиотек анализа данных.
2. «Основы Python — простым языком» (Анатолий Карпов от Karpov Courses) — альтернативный вариант для тех, кому ближе более душевная и поддерживающая подача материала. После прохождения этого курса рекомендуется точечно изучить пропущенные темы (например, NumPy и функции) по программе курса №1 от Института биоинформатики.
3. «Лучший по Python. Для всех начинающих» и «Лучший по Python. Часть 2» (Иван Стародубцев на Stepik) - дополнительный альтернативный вариант для любителей игр и историй, наполненный геймификацией и нестандартной подачей. После прохождения этих курсов рекомендуется точечно изучить пропущенные темы (например, NumPy и функции) по программе курса №1 от Института биоинформатики.

В качестве основной среды для работы рекомендуется использовать Jupyter Notebook или Google Colab, которые позволяют объединять код, текст и визуализацию.

Работа в среде Linux

Навыки работы в Linux необходимы для взаимодействия с удаленными серверами, которые студенты магистратуры используют при обучении и подготовке дипломных работ. Установка системы на личный компьютер не является обязательным требованием, а уверенное владение командной строкой критически важно.

Ключевые навыки:

• Терминал: навигация по файловой системе и управление потоками ввода-вывода.
• Файловые операции: поиск данных с помощью grep и find, работа с архивами.
• Удаленный доступ: использование протокола SSH для подключения к серверам и передачи файлов.
• Скрипты: основы автоматизации задач через Bash-скрипты (умение их читать и запускать, а при необходимости и писать с использованием нейроассистентов).

Рекомендуемый бесплатный онлайн-курс: «Введение в Linux» от Института биоинформатики на Stepik. Несмотря на наличие в программе раздела по установке системы, современные инструменты позволяют избежать сложностей и облегчить этот шаг:

• Студенты успешно используют WSL (Windows Subsystem for Linux) на Windows 10/11 (и иногда виртуальные машины), что позволяет получить полноценный терминал Linux «из коробки» без переустановки основной ОС.
• Если вы не хотите ничего настраивать на своем компьютере, можно использовать англоязычный сервис Labex.io. Он позволяет работать с Linux прямо в браузере и выполнять задания курса в облачной среде.

Заключение

Python и Linux — это базовый стандарт в современной нейронауке. Даже если поначалу информация кажется сложной из-за своей специфики, владение этими инструментами необходимо для продуктивной научной работы.

При подаче документов обязательно приложите полученные сертификаты к портфолио:

• Курсы по Python дают дополнительные баллы при поступлении.
• Курс по Linux является рекомендательным и полезен для будущей работы. Прямых баллов он не добавит, но наглядно подтвердит вашу высокую мотивацию и готовность к обучению на нашей программе.

Информация про поступление

Подача документов (подача портфолио) осуществляется в соответствии с правилами и сроками, указанными на сайте приёмной комиссии МГППУ.

Данная магистерская программа реализуется на базе Института экспериментальной психологии МГППУ, поэтому при подаче документов необходимо указать соответствующий факультет.

Ключевые даты по подаче документов и вступительным испытаниям также доступны на сайте магистерской программы «Когнитивные нейронауки и нейротехнологии».

#нейронаука #МЭГ #ЭЭГ#MEG #EEG #магнитоэнцефалография #neuroimaging #нейротехнологии #когнитивныеисследования #интерфейсмозгкомпьютер #BCI #нейронауки #neuroscience #когнитивнаянейронаука #нейрофизиология #МГППУ #НГУ #Москва #Новосибирск