ECTS
120 crédits
Niveau d'études visé
BAC +5 (niveau 7)
Durée
2 ans
Faculté
Faculté de Santé
Langue des enseignements
Français, Anglais
Présentation
A l’heure où le gouvernement comme les GAFA ont fait de l’exploitation des données de santé une priorité, ces données, disponibles grâce au développement des entrepôts de données hospitaliers et du système national de données de santé, nécessite une expertise particulière du fait de leur variété et de leur volume. Notre faculté bénéficie d’une expertise particulière dans ce domaine puisque ses enseignants ont été les premiers en France à mettre en place un entrepôt de données de santé à l’Hôpital Européen Georges Pompidou, ce qui a donné lieu à de très nombreux travaux.
Plusieurs grands challenges doivent être relevés pour construire des algorithmes performants sur ces données, notamment la grande dimensionnalité des données, les biais inhérents à l’intervention humaine dans la génération des données, la gestion de l’information multi-source...
Ce parcours vise à former des utilisateurs avertis des méthodes d’analyse de ces données en santé afin de répondre à une demande grandissante de traitement de ces données à des fins de recherche et d’innovation.
Ce programme universitaire fait partie de la Graduate School Artificial Intelligence and Data Science d’Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche avancés. La Graduate School forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
Compétences visées
Utilisation avancée de :
- Entrepôts et bases de données médico-administratives
- Techniques d'analyse de données massives structurées et textuelles
- Apprentissage statistique et profond (deep learning) pour les données de santé
- Outils de visualisation de données massives
- Analyse de données de survie et de données longitudinales en grande dimension
- Méthodes d’analyse spatiale
- Techniques de pharmaco-épidémiologie
Programme
Partie théorique de 4 mois temps plein
Organisation par modules d’une semaine
Travail personnel et projets par module
Semaine de remise à niveau en programmation (R, Python, obligatoire pour certains étudiants)
Stage de 5 mois dans le domaine de la recherche ou en milieu professionnel
Sélectionnez un programme
Master 2 Santé publique - Parcours : Données massives en santé
Entrepôts et bases de données médico-administratives
6 créditsTechniques avancées d'analyse de données massives structurées et textuelles
6 créditsVisualisation de données massives en santé
3 créditsApprentissage en grande dimension
6 créditsMéthodes avancées en survie
3 créditsPharmaco-épidémiologie
3 créditsAnalyse spatiale et systèmes d’information géographique en santé
3 crédits
Stage
30 crédits
Stages et projets tutorés
Le stage fait l’objet d’un tutorat par un enseignant du master. Le stage sera validé par la rédaction d’un mémoire et une soutenance orale.
Contrôle des connaissances
Chaque module sera validé par un projet réalisé en binôme et une présentation orale. Ces projets feront lieu de séances dédiées dirigées.
Pour connaitre le détail des modalités de contrôle des connaissances et compétences, nous vous invitons à prendre contact avec l’UFR (voir le lien en savoir+)
Aménagements particuliers
Admission
Public cible
Médecins, interne en médecine, pharmacien, titulaire d’un M1 dans le domaine de la santé avec des compétences en statistiques, étudiants de cursus scientifiques avec un intérêt pour le traitement des données médicales.
Conditions d'admission
En master 2 :
Capacité d’admission : 20 places
Possibilité d’admission directe en M2
Sélection des dossiers des le mois d’avril avec clôture mi-juin
Rentrée fin octobre.
Master 1 avec excellents résultats ou diplôme d’ingénieur en informatique ou mathématiques pour les étudiants de filière scientifique
Niveau master 1 en informatique ou en statistiques pour les étudiants des filières santé
Modalités de candidature
Retrouvez toutes les informations relatives aux modalités de candidature ici.
Des modalités de candidatures spécifiques peuvent s’appliquer au public de formation professionnelle. Plus d’informations ici.
santé publique (médecine)-Parcours Données massives en santé (choisir FI si vous êtes en Formation Initiale ou FP si vous êtes un professionnel dans le secteur de la santé). Pour plus de renseignements : voir le lien en savoir+.
Droits de scolarité
Les droits d'inscription nationaux sont annuels et fixés par le ministère de l'Enseignement supérieur de la Recherche. S’y ajoutent les contributions obligatoires et facultatives selon la situation individuelle de l’étudiant.
Des frais de formation supplémentaires peuvent s’appliquer au public de formation professionnelle. Plus d’informations ici.
Et après ?
Insertion professionnelle
Taux insertion professionnelle 100%
*Enquête du MESRI sur les diplômés 2019, 30 mois après obtention du diplôme.
|
Effectif des diplômés |
Effectif des répondants |
Taux de réponse |
Part des diplômés en formation initiale |
Part des diplômés en formation apprentissage |
Part des diplômés en formation continue |
|
9 |
5 |
56% |
60% |
- |
40% |
|
Part des cadres et des professions intermédiaires |
Part des emplois stables |
Part des emplois à plein temps |
Part des emplois en adéquation avec le niveau d'études |
Part des emplois en adéquation avec la formation suivie |
|
75% |
75% |
75% |
25% |
100% |
Débouchés professionnels
Débouchés
Agences de santé (ARS, CNAMTS, HAS, ANSM)
Industries pharmaceutiques, CRO (départements de données de vie réelle, de pharmacovigilance)
Hôpitaux (analystes de données d’entrepôts)
Instituts de recherche (INSERM, CNRS, INRIA)
Référentiel
Référentiel RNCP
39311
Contacts
- Contact administratif
Dernière mise à jour le 15 novembre 2024
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