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Certificat universitaire en Analyse de données appliquées en R&D - Niveau de base

[36 demi jours] - [Français]

Vous voulez vous réorienter dans le secteur des biotechnologies ? L'analyse de données est un métier d'avenir.


Les sciences du vivant et la médecine connaissent actuellement un changement dans les liens avec l’ensemble des autres disciplines scientifiques dont les statistiques. D’une part, la modélisation mathématique devient un outil central d’analyse, de prédiction et d’intégration en biologie et médecine, d’autre part les récents progrès biotechnologiques permettent aux biologistes et médecins d’accéder à des données très massives requérant des traitements statistiques sophistiqués.


Objectifs de la formation

L’objectif immédiat du certificat est de permettre au public cible de développer des compétences spécifiques et appliquées dans le domaine de l’exploration et l’exploitation de données, en allant de la planification de la récolte des données et à des analyses pointues jusqu’à la communication des connaissances qui en découlent.

L’objectif à plus long terme est que les participants développent l’aptitude à s’auto-former dans le domaine très spécifique des statistiques appliqués aux laboratoires de recherche dans l’industrie pharmaceutique, chimique et agroalimentaire.

Prérequis
Le candidat participant qui souhaite suivre le programme du présent certificat devra attester d’être en possession d’un titre de master/licencié, (bio)ingénieur ou docteur en chimie, biologie, biochimie, biologie médicale, biotechnologie, agronomie, sciences pharmaceutiques et biomédicales, agro-alimentaire. En l'absence de titre requis, une admission par valorisation des acquis de l'expérience est envisagée.

Contenu

Tarif
Cette formation est agréée chèques-formation de la Région Wallonne.
Si vous souhaitez utiliser des chèques-formation dans le cadre de votre inscription, veuillez prendre contact avec notre secrétariat. Merci de consulter préalablement la page suivante pour de plus amples informations.

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Outils utilisés durant la formation
JMP / R / SAS

Méthodes et familles de méthodes abordées
Préparation des données
   Nettoyage et préparation du jeu de données pour l'analyse statistique
Statistique descriptive
   Statistiques descriptives
   Tableaux résumés
   Graphiques
Analyses multivariées exploratoires
   ACP - Analyse en composantes principales
   AFC - Analyse factorielle des correspondances simples
   ACM - Analyse (factorielle) des correspondances multiples
   AFM - Analyse factorielle multiple
   Analyse discriminante
   Clustering
   Arbres de classification
Statistique non paramétrique
   Tests non paramétriques de comparaisons de moyenne
   Tests de proportion et d'ajustement
   Indices et tests de la relation entre variables qualitatives ou quantitatives non distribuées normalement
Statistique paramétrique de comparaison de moyennes
   Test t de Student
   ANOVA
   ANOVA à mesures répétées
   ANCOVA
Modèle de régression
   Inférence sur un coefficient de corrélation linéaire
   Régression linéaire simple
   Régression logistique
   Régression de Poisson
   Régression multinomiale et ordinale
   Régression non linéaire
   Régression linéaire multiple
   Régression PLS
Utilisation de logiciels
   Utilisation des logiciels


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