Type de diplôme : Master (LMD)

Master Santé publique - Parcours : Données massives en santé

Domaine : Sciences, Technologies, Santé

Mention: Santé publique

Parcours: Données massives en santé

  • Crédits ECTS

    120 crédits
  • Niveau d'études visé

    BAC +5
  • Durée

    2 ans
  • Composante(s)

  • Langue(s) 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.

Savoir-faire et compétences

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

 

Parcours:

  • Données massives en santé

Niveau d'études viséBAC +5

Niveau d'entréeBac+3

Régime d'étude

  • Formation initiale
  • Formation continue

Formation à distanceMixte-hybride

Langue(s) des enseignementsFrançais, Anglais

StageObligatoire (5 mois à temps plein)

  • Validation des Acquis de l'Expérience : Oui
  • Organisation

    Organisation de la formation

    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

    Stages

    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.

     

    Admission

    Sont autorisés à s'inscrire

    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

    Candidature à déposer sur la plateforme E-candidat : 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).

    Et après ?

    Insertion professionnelle

    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)

    Contact(s)

    Composante(s)

    • Responsable du diplôme
      Sandrine Katsahian

      Email : sandrine.katsahian @ aphp.fr

      Anne-Sophie Jannot

      Email : annesophie.jannot @ aphp.fr

    Contact(s) administratif(s)

    • Lalia Soumare

      Email : lalia.soumare @ parisdescartes.fr

    • Christelle Sarrasin

      Email : christelle.sarrasin @ parisdescartes.fr

    Nous contacter

    12, rue de l’École de Médecine
    75270 Paris Cédex 06 - France
    Tél : (33) (0)1 76 53 16 16

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