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  • 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

1. Introduction Python (distributions, installations, interfaces shell, notebook, IDE)
2. Présentation d’anaconda et jupyter lab
3. Base du langage : instruction, variable, scripts
4. Les objets de collection en python :  dict, list, set, tupples
5. Instruction des contrôles :  conditions, boucles, fonctions
6. Présentation rapide de Programmation Orienté Object : Classe, attribut, méthode, module, package (comprendre la logique de base de python). Importation des modules/packages
7. Calcul scientifique avec numpy : vecteur et matrice
8. Data management avec pandas (DataFrame et Serie, import/Export, indexation, filering, traitement des manquants)
9. Data visualisation avec matplotlib
10. 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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