Master Statistique, modélisation et sciences des données en santé
Université Paris Cité
Paris

MASTER / DU
Outil proposé par l’ANEPF

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Objectif de la formation

L’objectif principal du parcours SMSDS de seconde année du master de Santé Publique est d’accompagner l’étudiant vers une maîtrise théorique et pratique de la biostatistique et de la science des données en santé permettant une insertion dans un milieu professionnel ou la poursuite vers un doctorat en vue d’une thèse de sciences.
La présence d’un tronc commun permet de s’assurer d’un niveau de compétences et connaissances de qualité dans ces différents domaines. La diversité des unités d’enseignement (UEs) optionnelles proposées permet ensuite à l’étudiant d’approfondir ses connaissances et compétences dans des domaines qu’il choisit pour un parcours adapté à ses objectifs personnels et/ou professionnels.

Compétences développées

● une connaissance des outils statistiques fréquemment utilisés en épidémiologie et recherche clinique : modèles linéaires généralisés, modèles mixtes, modèles de survie et leurs adaptations dans un cadre d’inférence causale pour données observationnelle ;
● une connaissance des principales méthodes d’apprentissage automatique et d’analyse de données de grande dimension ;
● une connaissance des principales méthodes de modélisation de systèmes dynamiques ;
● une introduction à l’inférence Bayésienne et aux outils de modélisation ;
● une maîtrise du logiciel R pour l’analyse de données et la représentation graphique et un niveau intermédiaire en langage Python ;
● une acquisition des compétences permettant de travailler de façon autonome individuellement ou en petits groupes, pour rechercher ou développer des approches méthodologiques permettant de répondre à une nouvelle problématique ;
● Une compétence globale pour développer et traiter une question de recherche, de sa formulation à la rédaction d’un rapport ou article scientifique.
Débouchés
Cette formation théorique et pratique permet d’obtenir une expertise en planification des études épidémiologiques et de recherche clinique, analyse de données, rédaction scientifique et présentation des résultats. Les compétences offertes par ce parcours sont celles recherchées pour les métiers de biostatisticien, modélisateur, méthodologiste ou data scientist en santé, en pleine expansion dans le domaine de la recherche biomédicale et dans les différents secteurs de la santé : laboratoires de recherche, structures hospitalières (unités de recherche clinique, centres de données), agences de santé françaises et internationales, administrations publiques, organismes liés à l’assurance maladie et à la protection sociale, sociétés de conseil spécialisées en analyse de données, industrie pharmaceutique, sociétés de recherche contractuelle (CRO), etc.

Organisation de la formation

Une formation théorique entre novembre et février (semestre 3, validant 30 crédits ECTS) ;
Un stage de recherche de 4 à 6 mois dans une équipe labellisée (semestre 4, 30 crédits ECTS).
Contrôle de connaissances
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Condition admission / Public cible
Étudiants en formation initiale ayant validé une première année de Master en Santé Publique avec une forte composante en statistique ou mathématique ou formation équivalente (par exemple diplôme inter-universitaire Cesam) ; Adultes en formation continue ayant une expérience professionnelle en rapport avec la spécialité du diplôme, sous réserve de validation des acquis professionnels nécessaires.
Les candidatures seront examinées par un comité pédagogique délivrant les autorisations d’inscription.
Période approximative de candidature
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Témoignage
Lieu de formation
Faculté de Médecine, site de Bichat – Université Paris Cité
Coût de la formation
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Contact
Responsables pédagogiques :
Sylvie CHEVRET : sylvie.chevret@u-paris.fr
Fabrice CARRAT : fabrice.carrat@sorbonne-universite.fr
Lien du site de la formation :
https://odf.u-paris.fr/fr/offre-de-formation/master-XB/sciences-technologies-sante-STS/sante-publique-K2NDGZO3//master-sante-publique-parcours-statistique-modelisation-et-sciences-des-donnees-en-sante-JS4OQ8D8.html

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