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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

  • 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
  • Médecin de santé publique
  • Statisticien
  • Data-manager
  • Ingénieur en établissement de santé, ARS, centre d'investigation clinique, bureau d'étude
  • Equipe 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
  • 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 18/07/2024)

 

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES :

Présentiel

 

METHODES PEDAGOGIQUES :

  • Accès aux ressources pédagogiques sur la plateforme "Campus"
  • Exposé magistral, démonstration
  • Exercices d'application

 

CONDITIONS PREALABLES POUR  SUIVRE LA FORMATION :

  • Disposer d'un ordinateur et d'une connexion à haut débit
  • Maîtriser les outils à distance (visios, webinaires, plateformes pédagogiques,...)

 

MODALITES TECHNIQUES, ASSISTANCE TECHNIQUE ET PEDAGOGIQUE :

Lien vers la page de présentation

PARCOURS PÉDAGOGIQUE :
  • Recueil des attentes et des besoins des apprenants
  • Auto-positionnement préalable à l'entrée en formation : questionnaire
ÉVALUATION / VALIDATION :
  • Questionnaire de positionnement et de validation des acquis
  • Evaluation de la satisfaction
  • Contrôle de l'assiduité
  • Remise d'un certificat de réalisation

 

Modalités de candidature

Joindre un CV au bulletin de candidature

Les candidatures sont examinées par ordre chronologique d'arrivée.

La priorité est donnée aux candidatures au  CYCLE PYTHON pour l'analyse des données en santé

 

Nombre maximum de participants : 10

Date limite de candidature : 5 semaines avant le début de la formation

Responsable(s) pédagogique(s)

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Responsable pédagogique
Dr Juste GOUNGOUNGA
Professeur, Département Méthodes quantitatives en santé publique, EHESP

Intervenants

Thomas ANGLADE, ALORITHMI

Contacts

  • Information pédagogique :

metis@ehesp.fr

 

  • Candidature :

candidaturefc@ehesp.fr

 

Formation accessible aux personnes en situation de handicap avec possibilité d’aménagement de la formation

 

  • Référente handicap, Sandrine Villalon : 

referent-handicap@ehesp.fr 

Accessibilité | Ecole des hautes études en santé publique (EHESP)

Partenaires

logo ATIH
ATIH

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