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Sciences des Données de Santé


Objectifs

L'objectif est de fournir les compétences statistiques et informatiques essentielles pour gérer, analyser et interpréter les données des sciences de la santé de grande dimension afin de répondre à des questions importantes en Santé publique et en Sciences Biomédicales.

 

Le but est de former des étudiants issus du domaine de la Santé (ou ayant une bonne connaissance du domaine), ayant acquis une formation préalable à la Biostatistique et la Modélisation (en M1 de Santé Publique ou dans une autre formation équivalente), et désireux de comprendre les méthodes d'analyse de données en grande dimension (prédictives, explicatives, typologiques) et d'appliquer ces méthodes à des problèmes réels en Santé.

 

A l’issu de la formation, les étudiants seront capables de : 

  • Concevoir une étude utilisant des données massives.
  • Gérer tout le processus depuis l'acquisition des données brutes initiales jusqu'à l’information pertinente et son interprétation.
  • Appliquer de manière appropriée les outils et méthodes de la modélisation statistique, de l'apprentissage machine et de la décision en grande dimension.

 

Ce parcours est une évolution du M2 'Génétique Epidémiologique et Biomarqueurs' (orienté vers la génétique) et utilise l'expertise pédagogique acquise sur la thématique du traitement des données de grande dimension de nature génomique. Il comporte une partie plus importante de cours de programmation et d'apprentissage automatique.

Conditions d'admission

Etudiants titulaires d’un M1 (ou son équivalent) comportant au minimum un enseignement en probabilités et statistiques et en modélisation biostatistiques.

Organisation

La formation se déroule sur une année universitaire et est proposée en formation initiale ou continue. 

 

Le premier semestre est dédié aux enseignements théoriques et pratiques. 

 

Le deuxième semestre est dédié aux compétences pratiques à travers la réalisation d'un stage. Le choix du terrain de stage est libre, sous réserve que les missions de stage soient cohérentes avec les objectifs de la formation. Le stage est obligatoire et donne lieu à un rapport de stage soutenu oralement.

Contenu

Les enseignements auront lieu principalement sur les sites de Villejuif et du Kremlin-Bicêtre.

Semestre 1 (cours théoriques et pratiques) :

  • Bases en Génétique et en Biostatistiques
  • Satistiques multivariées
  • Apprentissage automatique
  • Etudes d'association et de liaison en génétique humaine
  • Recherche bio-médicale, études prédictives, analyse de survie
  • Programmation en R
  • Programmation en Python
  • Logiciels
  • Analyse Causale
  • Méthodes et application en pharmaco épidémiologie
  • Séminaires

Stage

Stage d'environ 5 mois avec présetation d'un rapport de stage écrit et soutenance orale. 

 

Débouchés

L'orientation est "professionnalisante" ou "recherche".

 

Ce parcours vise à l'acquisition de compétences répondant aux nouveaux métiers dits de "Health Data Scientist" ou de "Health Data Analyst" en santé. En effet, ce domaine est en extension et les débouchés en sciences de données sont en constante augmentation, que ce soit pour la recherche biomédicale ou dans le domaine médico-administratif, ce qui permettra aux futurs étudiants de bien s'intégrer au marché du travail.

 

Les diplômés pourront se porter candidats aux postes suivants (non exhaustif):

  • Chercheur, enseignant-chercheur (après le doctorat)
  • Ingénieur de recherche, ingénieur d'étude
  • Analyste en "Health Data science" ou "Datamining"
  • Chef de projet
  • Informaticien d'étude
  • Consultant

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