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Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie Université libre de Bruxelles FC-877

DATA-2.2 Techniques de science de données appliquées aux données biologiques en utilisant Python (Data science technique

DATA-2.2 Techniques de science de données appliquées aux données biologiques en utilisant Python (Data science technique

Accroche introductive

Apprendre à utiliser et appliquer les techniques de data sciences aux données biologiques en utilisant Python

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Call to actions

  • Intitulé du programme
    DATA-2.2 Techniques de science de données appliquées aux données biologiques en utilisant Python (Data science technique
  • mnémonique du programme
    FC-877
  • 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 :

  • Tarif réduit pour les doctorants & instit. hospitalières ULB :  190 € 
  • Tarif réduit pour les institutions publiques, académiques et ASBL : 270 €
  • Tarif plein : 380 €

Cette formation m'intéresse !


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@ulb.be

Prochaine édition: 
  • à venir
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Présentation

  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'analyse et de la visualisation de données biologiques.
  • Apprendre à utiliser les techniques de science des données : clustering, classification supervisée, régression, sélection de variables
  • Maitriser les bibliothèques Pandas, Matplotlib et scikitlearn.
  • Acquérir des compétences pour effectuer des analyses supervisée et non supervisée sur les données biologiques à large échelle.

En journée

  • 2 sessions de 3 heures

Prochaine édition: 
  • à venir
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Calendrier & inscriptions

Pré-requis

Nécessite soit des notions de programmation en Python OU Avoir suivi le module d’initiation au traitement de données en python DATA-2.1 (Analyse et visualisation de données biologiques à grande échelle avec Python).

Calendrier & inscriptions

Prochaine édition: 
  • à venir
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Programme

1. Prétraitement et Exploration des Données

  • Rappel sur les données et le prétraitement de données à large échelle
  • Techniques de prétraitement : normalisation, imputation

2. Classification et régression avec scikit-learn

  • Introduction à la classification et à la régression
  • Construction de modèles avec scikitlearn
  • Jeux d’entrainement et de validation. Techniques de cross validation
  • Évaluation des performances : Accuracy, précision / recall

3. Clustering, réduction de dimension et visualisation

  • Techniques de clustering (kmeans, clustering hiérarchique, …)
  • Métriques associées aux méthodes non supervisées
  • Réduction de dimensions avec PCA et tSNE
  • Visualisation en 2 dimensions de données à large échelle
  • Techniques avancées de clustering sur espace latent


Méthodologie : 

50% de théorie - 50% de pratique