Devenir Data Scientist en environnement médical

Data Science en Santé : Former les ingénieurs du futur pour un meilleur soin

Formation créée le 16/09/2024. Dernière mise à jour le 10/12/2024.
Version du programme : 2

Type de formation

Formation à distance

Durée de formation

400 heures

Formation certifiante

Oui
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Data Science en Santé : Former les ingénieurs du futur pour un meilleur soin


Devenez expert en Data Science Santé : transformez les données en décisions éclairées Ce programme de 6 mois vous forme aux techniques de pointe de la Data Science appliquées au domaine de la santé. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour collecter, nettoyer, analyser et modéliser de vastes ensembles de données afin d'extraire des informations précieuses et d'utiliser des solutions innovantes pour améliorer la prise en charge des patients. Les plus de cette formation : - Un programme complet et équilibré: Couvrant à la fois les aspects théoriques et pratiques de la Data Science. - Des projets concrets: Vous travaillerez sur des cas réels pour mettre en application vos connaissances. - Des formateurs experts: Bénéficiez de l'expertise de professionnels dans le domaine de la Data Science et de la santé. - Une communauté active: Échangez avec d'autres apprenants et construisez votre réseau professionnel. A la fin de cette formation, vous serez capable de : - Analyser de grandes quantités de données de santé - Développer des modèles prédictifs pour améliorer la prise en charge des patients - Mettre en œuvre des solutions d'intelligence artificielle dans le domaine de la santé - Collaborer avec des équipes multidisciplinaires pour utiliser des solutions innovantes N'attendez plus pour rejoindre cette formation et devenir un acteur clé de la révolution de la santé par les données !

Objectifs de la formation

  • - Maîtrisez les fondamentaux de la Data Science: Plongez dans les mathématiques, les statistiques et la programmation Python pour acquérir une solide base théorique.
  • - Devenez un expert en manipulation de données: Apprenez à collecter des données depuis diverses sources, à les nettoyer et à les préparer pour l'analyse. Visualisez vos données de manière efficace pour en tirer des insights clés.
  • - Développez vos compétences en Machine Learning: Explorez une variété d'algorithmes pour la classification, la régression et la prédiction. Apprenez à évaluer et à optimiser vos modèles pour obtenir des résultats précis.
  • - Appliquez le Machine Learning à des cas réels: Découvrez les applications du Machine Learning dans le domaine de la santé
  • - Mettez en œuvre vos connaissances grâce à des projets pratiques: Travaillez sur des projets réels pour renforcer vos compétences et développer des solutions innovantes pour des problématiques de santé.
  • - Devenez un ingénieur de données compétent: Apprenez à concevoir des pipelines de données robustes et à déployer vos modèles en production.

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Ce programme s'adresse aux ingénieurs souhaitant se spécialiser dans le domaine de la santé, ainsi qu'aux étudiants en fin de cursus souhaitant se lancer dans une carrière passionnante.
Prérequis
  • Ingénieur diplômé

Contenu de la formation

Module 1 : Fondations
  • Mathématiques et Statistiques pour la Data Science
  • Introduction à Python
  • Programmation Orientée Objet en Python
Module 2 : Manipulation et Analyse de Données
  • Collecte de Données
  • Nettoyage et Préparation des Données
  • Analyse de Données
Module 3 : Machine Learning
  • Concepts Fondamentaux
  • Algorithmes de Classification
  • Algorithmes de Régression
  • Evaluation des Modèles
  • Optimisation des Modèles
  • Techniques Avancées
Module 4 : Applications du Machine Learning
  • Recommandation de Produits
  • Traitement du Langage Naturel (NLP)
  • Deep Learning
Module 5 : Ingénierie des Données et Déploiement
  • Data Engineering
  • Déploiement de Modèles
Module 6 : Projets Pratiques
  • Solution en cancérologie
  • Solution en traitement automatiques des langues

Équipe pédagogique

Mme Agar BLOHORN Melle Samah GHALLOUSSI Mme Dora Sabino

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Mme Maryam EZZOUAK INGRAIN
  • M. Mourad AIT MAJID

Modalités de certification

Résultats attendus à l'issue de la formation
  • Certificat de réalisation
Modalité d'obtention
  • évaluation finale > 10 / 20

Capacité d'accueil

Entre 35 et 60 apprenants

Délai d'accès

15 jours