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Diplôme d'établissement (DE)
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Science des données PMSI

  • Une formation en collaboration avec l'ATIH
  • Un diplôme avec une double expertise données de santé et Datascience
  • La pratique de trois langages leader de la data science (Python, R et SQL)
  • L'appropriation des algorithmes de Machine Learning

 

Objectifs professionnels

  • Maîtriser l’architecture de la base PMSI ATIH (MCO - SSR)
  • Connaître 3 langages principaux utilisés dans les domaines de la data science et de data analytics : Python, R et SAS SQL
  • Connaître les fonctionnalités des outils Anaconda et RStudio
  • Elaborer une démarche d’étude utilisant les données PMSI, partant du plan d’extraction au plan d’analyse
  • Savoir implémenter des algorithmes classiques de machine learning
  • Appliquer et paramétrer ces méthodes sur les données PMSI

 

Public visé

Toute personne souhaitant exploiter les données issues du PMSI via des langages, outils et méthodes de la data science tels que Python, R, SAS SQL, SAS Enterprise Guide et les méthodes de machine learning : médecin DIM, médecin de santé publique, statisticien, data-manager, ingénieur hospitalier, personnel ARS, Assurance Maladie, chercheurs, bureau d'études.

 

Prérequis

Connaissance du PMSI MCO

Perspectives

Renforcer votre expertise en exploitation des données PMSI ou données de santé en générale à des fins stratégiques
Expert data hospitalier, data manager / data analyst en santé 
Chargé d’études statistique en santé

 

Compétences visées

 

  • Exploiter efficacement les données PMSI
  • Maitriser des langages, outils et méthodes phares de la data science : Python, R, SAS SQL, machine learning
  • Répondre à une demande d'étude en choisissant les outils et les bases pertinentes
  • Piloter des projets hospitaliers axés sur l’exploitation des données PMSI

 

Contenu de formation

 

Ce diplôme d’établissement « Science de données PMSI » est structuré autour de neuf modules permettant d’aborder les principales thématiques de données en santé et les méthodes de data science. La formation prévoit une évaluation à la fin du parcours.

Cycle Traitement des données PMSI

  • Module 1 Plateforme des données hospitalières et techniques de base de requêtage (24 au 27 mars 2025)
  • Module 2 SAS Enterprise Guide et techniques de requêtage intermédiaires (10 au 11 juin 2025)
  • Module 3 SAS programmation SQL et techniques de requêtage avancées (12 au 13 juin 2025)
  • Module 4 Plateforme des données ATIH via R : initiation (1er au 2 septembre 2025)
  • Module 5 Plateforme des données ATIH via R : intermédiaire (3 au 5 septembre 2025)
  • Module 6 Plateforme des données ATIH via R : Utilisation de la data science pour exploiter les données PMSI (26 au 28 novembre 2025)

 

Cycle Python pour l’analyse des données de santé et la data science

  • Module 1 Initiation (6 au 7 octobre 2025)
  • Module 2 Intermédiaire (8 au 9 octobre 2025)
  • Module 3 Avancé (la data science et le machine learning) (24 au 25 novembre 2025)

 


 

INTERVENANTS

Juste GOUNGOUNGA
Professeur, Département Méthodes quantitatives en santé publique, EHESP 

Nolwenn LE MEUR
Professeur, Département Méthodes quantitatives en santé publique, EHESP 

Jérôme BROCCA
Référent National SNDS Données de Santé

Céline LEROY
Référente Nationale SNDS Données de Santé

Thomas ANGLADE
Data scientist, ALGORITHMI

 

(page web actualisée le 03/07/2024)

 

 

Parcours

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES :

La formation se réalise en présentiel

 

Effectif maximum : 10

 

METHODES PEDAGOGIQUES

Accès aux ressources pédagogiques sur la plateforme "Campus"

Exposé magistral, démonstration

Etudes de cas

Exercices d'application

 

MODALITES TECHNIQUES ET ASSISTANCE TECHNIQUE ET PEDAGOGIQUE

Lien vers la page de présentation

 

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

Contact Référent handicap : Sandrine VILLALON 

Lien vers la page "accessibilité"

 

PARCOURS PÉDAGOGIQUE :

Ce diplôme est structuré autour de 8 modules permettant d'aborder les principales thématiques de données en santé et la méthodologie de data-science.

 

CONDITIONS PREALABLES PUR SUIVRE LA FORMATION :

Disposer d'un ordinateur et d'une connexion à haut débit

Maîtriser les outils à distance

 

ÉVALUATION / VALIDATION :

Recueil des attentes

Auto-positionnement

Recueil des appréciations

Contrôle d'assiduité

L'obtention du diplôme sur la réalisation et la validation de projets individuels d'analyse de données

Intervenants

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

Partenaires

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