Nature UE
Cr¨¦dits ECTS 3
Volume horaire total 30
Volume horaire CM 9
Volume horaire TD 9
Volume horaire TP 12

Pr¨¦-requis

? Bases de Math¨¦matiques appliqu¨¦es (statistiques, optimisation) ? Bases de programmation Python et d¡¯algorithmie

Objectifs

Analyse de donn¨¦es m¨¦dicales : ? Notions sur les donn¨¦es et les bases de donn¨¦es relationnelles ? Sch¨¦mas et protocole d¡¯¨¦tudes ? Statistiques inf¨¦rentielles simples (SIS) ? Mod¨¦lisation statistique ? Evaluation de la valeur informationnelle d¡¯une m¨¦thode diagnostique ? Evaluation de l¡¯accord ou de la concordance entre jugements ? Donn¨¦es Manquantes ? G¨¦ostatistiques ? Lecture critique d¡¯article scientifique Projet Deep Learning ? Sp¨¦cificit¨¦s du contexte m¨¦dical ? Cas des apprentissages fortement et faiblement supervis¨¦s

PT招财进宝

Apprentissage des principales m¨¦thodes d'analyse de donn¨¦es m¨¦dicales, avec un projet en Deep Learning sur des images m¨¦dicales.

Informations compl¨¦mentaires

Analyse de donn¨¦es m¨¦dicales : ? Notions sur les donn¨¦es et les bases de donn¨¦es relationnelles ? Sch¨¦mas et protocole d¡¯¨¦tudes ? Statistiques inf¨¦rentielles simples (SIS) ? Mod¨¦lisation statistique ? Evaluation de la valeur informationnelle d¡¯une m¨¦thode diagnostique ? Evaluation de l¡¯accord ou de la concordance entre jugements ? Donn¨¦es Manquantes ? G¨¦ostatistiques ? Lecture critique d¡¯article scientifique Projet Deep Learning ? Sp¨¦cificit¨¦s du contexte m¨¦dical ? Cas des apprentissages fortement et faiblement supervis¨¦s