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 de février à mai 2021, avec une interruption pendant les vacances universitaires de printemps.

Enseignement sur place ou par correspondance

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

2 stages de révision, de 7h, en avril et juin, permettent de revoir les notions essentielles et de participer à un enseignement interactif.

Validation

L’examen se déroule sous forme de QCM, 3h.

Session 1 : juin 2021

Session2 : septembre 2021

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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