Basics

Informations

Langue d'enseignement : Anglais
Crédits ECTS: 6

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 72 heures
  • Temps de travail personnel : 78 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
To give to students the basics knowledge and working capabilities of the tools essential for health data analytics. The Teaching Unit "Basics" will provide the necessary basic tools for the other Teaching Units in the program across the three core domains. In Biostatistics, core principles such as experimental design, probabilistic modeling and maximum likelihood estimation will be covered. In Medical informatics, database design, notion of object-oriented programming as well as Unix shell, networks & Docker will be covered. Finally, general tools and ideas in Epidemiology, causality principles, reproducible science, Data Legislation as well as communicable & reproducible data science will be covered.

Compétences :
  • Identifier et situer les différents champs de la santé publique
  • Travailler en équipe dans différents contextes, y compris avec des personnes issues de disciplines différentes : s'intégrer, se positionner, collaborer, communiquer et rendre compte.
  • Mettre en œuvre les compétences acquises en épidémiologie et biostatistique pour répondre à une question posée par organisme de santé

  • Faire preuve de capacités de recherche d'informations, d'analyse et de synthèse.
  • Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation
  • Etre capable de travailler en équipe
  • Savoir communiquer
  • Rédiger un rapport scientifique et le présenter oralement
  • Communiquer à l’écrit et à l’oral les résultats d’une étude épidémiologique

  • Identifier la méthode statistique la plus adaptée à un schéma d’étude donné ou à une question de recherche même lorsque celle-ci n’est pas formulée en termes statistiques
  • Décrire et visualiser des données., manipuler des bases de données
  • Mettre en œuvre une analyse statistique standard, interpréter les résultats, identifier et évaluer les hypothèses sous-jacentes à la méthode utilisée
  • Communiquer par écrit et par oral des résultats d’une étude statistique et expliquer la méthodologie employée à un public spécialiste ou non
  • Maitriser au moins un logiciel statistique standard (SAS ou R par exemple) et être capable de comprendre et modifier un programme écrit dans un langage de programmation statistique standard (SAS et/ou R)
  • Formuler les hypothèses et les questions attenantes à une étude épidémiologique
  • Sélectionner et utiliser les méthodes statistiques appropriées pour décrire et analyser les données épidémiologiques
  • Interpréter et évaluer de manière critique les résultats d'une étude épidémiologique
  • Communiquer à l'écrit et à l'oral les résultats d’une étude épidémiologique
  • Traduire un algorithme dans un langage de programmation
  • Concevoir, mettre en œuvre et gérer une base de données
  • Analyser les données de différents types d’études épidémiologiques expérimentales ou observationnelles à l’aide de méthodes statistiques adéquates selon la question posée et les données disponibles ; interpréter, présenter, et discuter les résultats

Organisation pédagogique

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

Project (analysis, report writing)

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Boris Hejblum

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements