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Description

Ce cours offre une introduction des principaux concepts techniques utilisée en science des données appliquées à la santé. L’objectif est que les étudiants acquièrent les compétences théoriques en science des données afin de pouvoir choisir les solutions les plus adaptées à leur projet en santé. Une importante partie de cet enseignement portera également sur les limites de ces technologies.
 

Compétences visées

À l’issue de ce cours l’étudiant est capable de :
maîtriser les concepts-clés et le vocabulaire de base de la science des données en santé
maîtriser les différents outils de science des données et de définir leur périmètre d’application
d’avoir une approche critère sur les techniques de science des données
de choisir la technique de science des données la plus efficace pour mener à bien un projet de recherche en santé.

Bibliographie

Thom M. Mitchell : MACHINE LEARNING

Contact

Responsable(s) de l'enseignement
Eric-Andre Sauleau : ea.sauleau@unistra.fr

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation

Régime d'évaluation
CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)
Coefficient
1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveNote reportée en session 2
Contrôl continu
CCA1.00

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuve
Ecrit ou oral de 1 à 2 heures
CTA1.00