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Python pour l’analyse des données en santé – Initiation

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

  • Distinguer les objets Python
  • Apprendre les fonctionnalités de base du langage Python 
  • Mettre en œuvre des fonctions de Python
  • Manipuler un jeu de données en santé via pandas

 

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

Connaissances de base de données relationnelle

Contenu de formation

  • Introduction Python (distributions, installations, interfaces shell, notebook, IDE)
  • Présentation d’anaconda et jupyter lab
  • Base du langage : instruction, variable, scripts
  • Les objets de collection en python :  dict, list, set, tupples
  • Instruction des contrôles :  conditions, boucles, fonctions
  • Présentation rapide de Programmation Orienté Object : Classe, attribut, méthode, module, package (comprendre la logique de base de python). Importation des modules/packages
  • Calcul scientifique avec numpy : vecteur et matrice
  • Data management avec pandas (DataFrame et Serie, import/Export, indexation, filering, traitement des manquants)
  • Data visualisation avec matplotlib
  • 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

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