- Réseau d’experts professionnels fortement impliqués dans l’enseignements
- Formation mutualisée avec un parcours de M2 mention Mathématiques Appliquées à la santé permettant un croisement des compétences entre les participants à la formation
- Développement de compétences variées en ingéniérie des données de santé visant l’application de différentes méthodes de traitement des données
Objectifs
- Reconnaître les problématiques de santé publique et proposer des méthodes en sciences de données adaptées pour y répondre
- Développer et déployer les modèles d’Intelligence Artificielle sur les données de santé
- Travailler en équipe agile
Public visé
- Ingénieurs et data scientists ayant une formation en informatique, mathématiques ou statistiques et souhaitant appliquer leurs compétences aux données de santé (SNDS, Entrepôts de données de santé, registres, dossiers patients)
- Biostatisticiens, analystes de données et épidémiologiste ayant des compétences en analyse des données de santé et souhaitant approfondir leurs compétences dans le domaine de l’analyse des données de santé (SNDS, Entrepôts de données de santé, registres...)
- Professionnels de santé (médecins, pharmaciens,...) ayant des compétences en analyse des données de santé et désireux d’exploiter les données massives pour améliorer la prise en charge des patients ou optimiser les parcours de soin
en établissement de santé, ARS, assurance maladie, agences nationales (Santé publique France, ANSM, HAS, agence de la biomédecine, ATIH)observatoires régionaux de santé, bureaux d’étude, laboratoires pharmaceutiques, start-up...
Prérequis
Maîtriser les langages R, SAS SQL et méthodes de machine learning
Perspectives
- Data scientist en santé publique
- Ingénieur en data science pour la santé
- Analyste des données médicales
- Chargé d’études et d’analyses pour la santé
- Ingénieur support pour les épidémiologistes
