Statistique pour les Sciences de la Vie
⚠️ Attention : cette formation ne semble actuellement plus dispensée ⚠️
Après des compléments en statistique, notamment en données de survie, modèles mixtes, régularisation et plans d’expériences, les enseignements apportent les outils nécessaires pour une spécialisation dans le domaine de l’expérimentation. Les cours d’épidémiologie, d’essais cliniques et l’analyse des données Omics permettent en particulier aux étudiants de recevoir une solide formation pour des applications dans le secteur de la santé.
Tout au long de l’année, les étudiants auront à gérer différents projets. Les trois principaux correspondent aux cours d’épidémiologie, d’essais cliniques et l’analyse des données Omics. Ils permettent de compléter et de mettre en pratique les connaissances théoriques vues en cours. Ces projets sont aussi l’occasion de développer l’esprit d’équipe par des travaux en groupes de plusieurs étudiants.Transversalement à ces unités d'enseignement, les applications en informatique (R, SAS, WINBUGS…etc) sont omniprésentes. Des séminaires professionnels présentent la richesse des métiers offerts en statistique pour les sciences de la vie. Ils sont l’occasion d’une présentation, par les praticiens, des outils ou modèles statistiques utilisés dans les entreprises et instituts de recherche. La langue anglaise n’est pas négligée puisque des enseignements donnent lieu à l’écriture de mémoires en anglais et deux enseignements sont dispensés dans cette langue.
Cette filière forme aux métiers de Data Scientist et Data Analyst dans le secteur de la santé.
Enseignements de 3e année :
UE0 Tronc commun
Droit du Travail
Anglais
Sport
UE1 Machine learning
Machine learning
Régression pénalisée et sélection de modèles
Apprentissage statistique à grande échelle
Webmining et traitement du langage
UE2 Méthodologie statistique 1
Plans d’expériences
Modèles mixtes
Modèles de durée
UE3 Méthodologie statistique 2
Mesures de qualité de vie
Statistique des processus
Statistique des processus — Compléments (SV)
Traitement des données manquantes
Statistique bayésienne
Méta-analyse
UE4 Essais cliniques
Essais cliniques
Pharmacométrie
Projet d'essais cliniques
UE5 Épidémiologie
Épidémiologie quantitative
Modélisation compartimentale
UE6 Statistique pour données Omics
Analyse de données -omics
Introduction à l'analyse des données Omics