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Python pour l’analyse des données en santé – Intermédiaire

Cycle PYTHON pour l’analyse des données de santé et la data science
Objectifs Public visé / prérequis Parcours Intervenants Partenaires + formations
  • Formation mise en place en collaboration avec l'ATIH
  • Formateur externe CNAMTS SNDS et ENSAE-ENSAI FORMATION CONTINUE
  • Nombre de participants restreint pour favoriser les échanges et permettre une mise en pratique optimale
  • Les aspects techniques et informatiques seront abordés de façon progressive au cours de la formation
  • Conseils sur les bonnes pratiques et les pièges à éviter

 

Objectifs professionnels

  • Acquérir les outils et techniques permettant d’effectuer des traitements sur les données de santé, plus rapidement et plus efficacement
  • Connaître les principaux packages d’analyse statistique de python

 

Public visé

Toute personne souhaitant s’initier à Python/Anaconda ET/OU désirant connaître et exploiter les données PMSI via Python: médecin DIM, de santé publique, statisticien, data-manager, ingénieur en établissement de santé, ARS, centre d'investigation clinique, bureau d'étude, équipe de recherche...

 

Prérequis

Connaissance de base du langage Python (un débutant ou un ancien utilisateur ayant peu de pratique s’orientera plutôt vers la formation « Python pour l’analyse des données en santé – Initiation »)

Contenu de formation

  • Data management avec pandas : agrégation, jointure, crosstab…
  • Data visualisation avec matplotlib et seaborn
  • Utilisation des méthodes d’analyses statistiques classiques : T-tests + Anova, Chi2, PCA, régression logistique avec p-values
  • Introduction VScode
  • Librairie scikit-learn pour l’apprentissage statistique (les modèles usuels de régression, régression logistique et arbres de décision…)
  • Cas d’utilisation sur les données médico-administratives (PMSI, ScanSanté…)

 

 

(page web actualisée le 07/07/2023)

 

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES :

Présentiel


 

METHODES PEDAGOGIQUES

Apports théoriques

Exercices pratiques

 

Effectif maximum : 10

 

MODALITES TECHNIQUES

Lien vers la page de présentation des modalités techniques

 

 

ÉVALUATION / VALIDATION :

Questionnaire de positionnement et de validation des acquis

Evaluation de la satisfaction

Contrôle de l'assiduité

Remise d'un certificat de réalisation

 

Intervenants

default_picto
Responsable pédagogique
Fei GAO
Professeur, Département Méthodes quantitatives en santé publique, EHESP
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Responsable pédagogique
Dr Sahar BAYAT
Professeur, Département Méthodes quantitatives en santé publique, EHESP

Partenaires

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