Objectifs :
Connaître les applications des méthodes de traitement algorithmique des données de santé (par ex. : big data, intelligence artificielle/apprentissage automatique)

Programme :
- Présentation des différents types de données complexes en santé
- Principales stratégies d’analyse et approches technologiques spécifiques (machine learning)
- Applications pratiques de ces approches en santé

Equipe pédagogique :
SAIDAK Zuzana (zuzana.saidak@u-picardie.fr) 03 22 08 70 74 Maitre de Conférences HDR UPJV - CHIMERE

Méthode pédagogique :
Cours données par différents experts de la santé : Antoine Galmiche; Mathurin Fumery ; Thibaut Balcaen ; Olivier Baledent ; Pierre Morel ; François Brazier ; Jean Schmidt ; Zuzana Saidak

Compétences acquises à l'issue de la formation :
Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au RNCP

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 1 : Conception et élaboration d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Disposer d'une expertise scientifique tant générale que spécifique d'un domaine de recherche et de travail déterminé

Bloc 2 : Mise en œuvre d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Mettre en œuvre les méthodes et les outils de la recherche en lien avec l’innovation

La formation participe à l'objectif suivant :conforter la culture scientifique des doctorants dans leur champ disciplinaire ou en interdisciplinaire