- 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
- Acquérir les compétences sur la thématique spécifique : la data science et le machine learning via python
- Connaître la librairie scikit-learn et les implémentations des algorithmes classiques de machine learning
- Être capable d'appliquer et de paramétrer ces méthodes sur les données de santé
Public visé
- Les participants au module "Python pour l'analyse des données en santé - Intermédiaire"
- Les utilisateurs réguliers de Python
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 donnes en santé - Initiation").
