Cette double compétence est particulièrement recherchée sur le marché de l’emploi. Nos étudiants seront de véritables atouts dans une équipe puisqu’ils auront la culture nécessaire en biologie/santé pour maîtriser la problématique d’intérêt et la compétence pour analyser les données de façon adéquate. Cette analyse adéquate des données en biologie/santé est un enjeu majeur pour la recherche des années à venir car les données sont de plus en plus volumineuses et nombreuses et des erreurs dans leur analyse peut conduire (et a déjà conduit par le passé) à des conclusions erronées ou non reproductibles décrédibilisant l’ensemble de la filière recherche. Une expertise réelle en analyse de données est donc aujourd’hui indispensable pour permettre de répondre à des questions épidémiologiques & biologiques complexes.

De plus, nous avons fait évoluer le contenu de la formation pour permettre aux étudiants en santé et en biologie d’acquérir des compétences toujours plus proches du marché de l’emploi en analyse de données : introduction du langage Python, renforcement des enseignements en Machine Learning et intelligence artificielle. Selon le sous-parcours M2 et les options choisies, les étudiants pourront acquérir des compétences dans un domaine d’intérêt privilégié :
● Méthodes biostatistiques spécifiques dans le sous parcours « Data analyst pour les sciences du vivant »,
● Méthodes d’évaluation et d’analyse des données subjectives (Qualité de vie et recherche qualitative) dans le bloc optionnel 1 du sous parcours « épidémiologie, données de santé, biostatistiques » ,
● Méthodes en imagerie quantitative dans le bloc optionnel 2 du sous parcours « épidémiologie, données de santé, biostatistiques ».