Module DATA

Responsable
Pierre-Yves BOELLE

Objectif

L’objectif de cet enseignement est de présenter les méthodes destinées à créer des modèles prédictifs et à leur validation, avec des applications dans le domaine biomédical. L’enseignement présente les approches supervisées et non supervisées dans l’apprentissage statistique. Ceci inclue la classification, les méthodes de régression, les données de survie. Un accent particulier est mis sur les approches de validation des modèles et d’estimation de l’erreur.

Programme
  • Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé
  • Méthodes de classification, dendrogrammes
  • Arbres de classification
  • Régression linéaire
  • Régression logistique, analyse discriminante
  • Biais et variance en prédiction, pénalisation
  • Critères d’information
  • Validation croisée
Date et durée

L’enseignement dure 10 semaines du 27 février au 28 mai 2020, avec une interruption pendant les vacances universitaires de printemps.

Chaque semaine comprend: 
1 cours de 2h, les jeudis de 16h à 18h
1 TD de 2h, les jeudis de18h à 20h

Deux stages de révision permettent de revoir les notions essentielles et de participer à un enseignement interactif.
– jeudi 16 avril 2020, de 10h à 17h
– jeudi 4 juin 2020, de 10h à 17h

Validation

L’examen se déroule sous forme de QCM.

L’examen de la session 1 aura lieu le jeudi 18 juin 2020 de14h à 17h

Contact

Karine NEEL - 3e étage - Porte 315
Faculté de médecine Sorbonne Université
Site Saint-Antoine
27 rue Chaligny
75571 Paris Cedex 12

Tél. :  01 40 01 14 45
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