[34 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
Au terme de cette formation, le participant sera capable de gérer et d'analyser des données de laboratoires, d'essai clinique ou toute donnée provenant d'activité au sein d'une entreprise de biotechnologie.
Prérequis
Pour vous inscrire à cette formation, vous devez avoir un Master dans le domaine des sciences du vivant.
Contenu
Tarif
Cette formation est reconnue par l'IABE et permet de ce fait aux participant·es d'obtenir des points CPD.
(Ceci est d'ailleurs vrai pour l'entièreté de l'offre de formations du SMCS.)
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.
Outils utilisés durant la formation
SAS / JMP
Méthodes et familles de méthodes abordées
Planification
Plan d'expériences
Calcul de taille d'échantillon
Calcul de puissance
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
Modèle mixte
Modèle linéaire mixte
Modèle généralisé mixte
Analyse de survie
Contrôle statistique de qualité
Run charts et cartes de contrôle
Analyse de la capabilité d'un procédé
Contrôle de réception
Utilisation de logiciels
Utilisation des logiciels