Description

Ce cours offre une introduction des principaux concepts techniques utilisée en science des données appliquées à la santé. L’objectif est que les étudiants acquièrent les compétences théoriques en science des données afin de pouvoir choisir les solutions les plus adaptées à leur projet en santé. Une importante partie de cet enseignement portera également sur les limites de ces technologies.

Compétences visées

À l’issue de ce cours l’étudiant est capable de :

• maîtriser les concepts-clés et le vocabulaire de base de la science des données en santé
• maîtriser les différents outils de science des données et de définir leur périmètre d’application
• d’avoir une approche critère sur les techniques de science des données
• de choisir la technique de science

Modalités d'organisation et de suivi

Méthodes pédagogiques :
Présentation magistrale des concepts, illustrés par de nombreux exemples. Les supports de cours seront mis en ligne sur la plateforme pédagogique Moodle avant les séances. Le cours magistral est accompagné de cas d’usage traité de manière collective lors des séances.

• Contrôle continu - pas d’examen final
• Rattrapage sous la forme d’un examen oral

Plan :
Chapitre 1 : Visualisation des données de santé
Chapitre 2 : Description des données de santé
Chapitre 3 : Techniques « explicative » /modélisation statistiques
Chapitre 4 : Technique prédictive / Apprentissage Machine
Chapitre 5 : Réseaux de neurones

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

• Thibaut Fabacher

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation

CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)

Coefficient

1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves