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Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie Université libre de Bruxelles FC-875

DATA-1.4 Analyse de données biologiques à grande échelle avec R (High-dimensional biological data analysis using R)

DATA-1.4 Analyse de données biologiques à grande échelle avec R (High-dimensional biological data analysis using R)

Accroche introductive

Apprendre à traiter de données biologiques à grande échelle en utilisant R

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Call to actions

  • Intitulé du programme
    DATA-1.4 Analyse de données biologiques à grande échelle avec R (High-dimensional biological data analysis using R)
  • mnémonique du programme
    FC-875
  • Programme organisé par
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Type de titre
    formation continue
  • Accessible en reprise d'études
    oui
  • Type d'horaire
    En journée
  • Langues d'enseignement
    français
  • Durée de la formation
    courte (2 à 5 jours)
  • Catégorie / Thématique
    Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques

Présentation

Détails

Informations générales

Type de titre

formation continue

Durée de la formation

courte (2 à 5 jours)

Langue(s) d'enseignement

français

Type d'horaire

En journée

Catégorie(s) - Thématique(s)

Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques

Faculté(s) et université(s) organisatrice(s) Accessible en reprise d'études

oui

Tarifs :

  • Doctorant ULB: 190€
  • Secteur public / ASBL: 270€
  • Entreprise: 380€
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Vous faites partie du personnel ULB ? La formation pourrait correspond à votre parcours de carrière ? Contact : formations.drh@ulb.be

Formation continue

Intervenant :

  • Matthieu Defrance
    Université libre de Bruxelles

Contacts

02 555 85 17

biops@helsci.be

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Présentation

  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'analyse et de la visualisation de données biologiques à large échelle
  • Apprendre à importer, nettoyer et prétraiter des données biologiques
  • Apprendre à manipuler et visualiser des données volumineuses ou comportant un grand nombre de variables et d'observations
  • Développer la capacité de choisir les bonnes méthodes et librairies pour l’analyse de données à large échelle. Apprendre à utiliser les librairies data.table et igraph

En journée

2 sessions de 3 heures

Prochaines sessions :
  • Lun 27/11 de 13h30 à 16h30
  • Jeu 30/11 de 09h30 à 12h30
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Calendrier & inscriptions

Pré-requis

Calendrier & inscriptions

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Programme

1. Introduction aux données biologiques à grande échelle

  • Exemples de données (Transcriptomique, Génomiques, ...)
  • Variables et Observations (Catégorielles / Quantitatives)
  • Structures de données : tables, hiérarchiques, graphes, hybrides
  • Problème de la dimensionnalité des données
  • Limites et contraintes de l'analyse de données à grande échelle

2. Outils pour l'analyse et la visualisation de données

  • Formats de fichiers, conversion, reformatage, compression
  • Avantages et limitations de R pour l’analyse de données à large échelle
  • Utilisation de la bibliothèque data.table
  • Interfaçage de R avec Python en utilisant la librairie reticulate
  • Stratégie d’analyse avec R, optimisation des performances

3. Visualisation de données

  • Réduction de dimensions avec PCA et tSNE
  • Visualisation en 2 dimensions de données à large échelle
  • Visualisation de données sous forme de graphes avec la librairie igraph
  • Application aux données de transcriptomiques et protéomiques
 

Méthodologie : 

  • 50 % théorie

  • 50 % pratique