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SESSION COURTE
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Python pour l’analyse des données en santé – Avancé : la data science et le machine learning

  • 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 compétences sur le 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

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

Module « Python pour l’analyse des données en santé – Intermédiaire »
OU
Utilisation régulière de Python

Contenu de formation

1. Machine Learning : méthodologie générale

2. Le pipeline de l’apprentissage supervisé

  • Construction du jeu de données et préparation des données
  • Comparaison des modèles supervisés de classification ou de régression (Gradient Boosting, Random Forest, Régressions, etc)
  • Paramétrage et entraînement du modèle
  • Évaluation du modèle
  • Diagnostic, gestion du sur-apprentissage ou du sous-apprentissage, Cross-Validation

 

3. Introduction à l’apprentissage non-supervisé

4. Cas d’utilisation sur les données médico-administratives (PMSI, ScanSanté…)

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES :

Nombre maximum de participants : 8

Intervenants

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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

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