Science des données et santé

Cette formation présente les concepts fondamentaux en science des données, en apprentissage automatique et profond appliqués au secteur de la santé, une introduction aux outils informatiques, des applications concrètes de ces méthodes et outils à différents domaine de la santé.

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Vous êtes intéressé par la Science des Données et ses applications en Santé ? Alors, cette formation en ligne gratuite avec certificat de l’Université de Montréal est pour vous.

Description de la formation Science des données et santé

Les développements récents en science des données, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning) permettent de traiter et d’analyser les données provenant, entre autres, du domaine de la santé. Ces nouvelles méthodes permettent de développer de nouveaux outils d’aide à la décision pour les professionnels du domaine de la santé, comme par exemple l’aide au diagnostic de maladies par imagerie médicale, les soins de santé personnalisés, la découverte de nouveaux médicaments ou encore une meilleure analyse des risques.

Développé en collaboration avec le Mila et l’IRIC, ce cours présente :

  1. Les concepts fondamentaux en science des données, en apprentissage automatique et profond appliqués au secteur de la santé;
  2. Une introduction aux outils informatiques;
  3. Des applications concrètes de ces méthodes et outils à différents domaine de la santé.

Le contenu sera présenté à l’aide de vidéos pédagogiques présentés par des experts scientifiques.

Le cours est gratuit. Cependant, une attestation vérifiée sera disponible au coût de 75$ pour tous ceux qui auront complété avec succès les diverses activités. L’attestation indique le nombre d’heures de formation X heures) créditable entre autres à l’Ordre des Ingénieurs du Québec.

Pré-requis : Une formation ou expérience de base dans un domaine de la santé (biologie, médecine, sciences infirmières, sciences vétérinaires …) ou en science (mathématiques, informatique, génie …) est recommandée mais non obligatoire.

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