Présentation
Cette formation est conçue pour les professionnels et chercheurs souhaitant approfondir leurs compétences en science des données, avec un focus particulier sur les données biologiques à grande échelle à l’aide du langage Python.
Programme
1. Prétraitement et Exploration des Données
- Rappel sur les données et le prétraitement de données à large échelle
- Techniques de prétraitement : normalisation, imputation
2. Classification et régression avec scikit-learn
- Introduction à la classification et à la régression
- Construction de modèles avec scikitlearn
- Jeux d’entrainement et de validation. Techniques de cross validation
- Évaluation des performances : Accuracy, précision / recall
3. Clustering, réduction de dimension et visualisation
- Techniques de clustering (kmeans, clustering hiérarchique, …)
- Métriques associées aux méthodes non supervisées
- Réduction de dimensions avec PCA et tSNE
- Visualisation en 2 dimensions de données à large échelle
- Techniques avancées de clustering sur espace latent
1. Prétraitement et Exploration des Données
- Rappel sur les données et le prétraitement de données à large échelle
- Techniques de prétraitement : normalisation, imputation
2. Classification et régression avec scikit-learn
- Introduction à la classification et à la régression
- Construction de modèles avec scikitlearn
- Jeux d’entrainement et de validation. Techniques de cross validation
- Évaluation des performances : Accuracy, précision / recall
3. Clustering, réduction de dimension et visualisation
- Techniques de clustering (kmeans, clustering hiérarchique, …)
- Métriques associées aux méthodes non supervisées
- Réduction de dimensions avec PCA et tSNE
- Visualisation en 2 dimensions de données à large échelle
- Techniques avancées de clustering sur espace latent
Méthodologie
Objectifs
- Comprendre les concepts fondamentaux de l’analyse et de la visualisation de données biologiques.
- Apprendre à utiliser les techniques de science des données : clustering, classification supervisée, régression, sélection de variables
- Maitriser les bibliothèques Pandas, Matplotlib et scikitlearn.
- Acquérir des compétences pour effectuer des analyses supervisée et non supervisée sur les données biologiques à large échelle.
Equipe pédagogique
Intervenant
Matthieu Defrance
Senior Researcher at IB2
Université libre de Bruxelles
Cette formation m'intéresse !
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Infos pratiques
Horaire
2 sessions de 3 heures
Prochaine session :
- à venir
Lieu
En distanciel synchrone* via Teams
Admission
Pour qui
- Responsables de projets, techniciens, biotechnologues, chercheurs, professionnels de la santé qui souhaitent acquérir des notions pratiques utiles dans leur pratique professionnelle
Prérequis
- Notions de programmation en Python
OU - Avoir suivi le module d’Initiation au traitement des données avec Python DATA 2.1 – Analyse et visualisation de données biologiques à grande échelle avec Python
Tarifs
Tarif plein :
- 380€
Tarif réduit pour les institutions publiques, académiques et ASBL :
- 270 €
Tarif réduit pour les doctorants & institutions hospitalières ULB :
- 190€
Je m'inscris
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Contact
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Valérie LAMBERT
02 555 85 17
helsci@ulb.be
F.A.Q
Les formulaires d’inscription sont à remplir directement en ligne. Ceux-ci sont composés de questions sur votre parcours académique et/ou professionnel. Il vous sera également demandé de télécharger une copie de votre carte d’identité.
Si les inscriptions ne sont pas ouvertes, vous avez la possibilité de manifester votre intérêt pour cette formation en cliquant sur le bouton « cette formation m’intéresse !«
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Contact : helsci@ulb.be