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Nos données médicales sont-elles en sécurité ?

Une formation complète de 2 heures à Lausanne.

Le Big Data est l'un des outils technologique les plus important de notre siècle pour relever les nouveaux défis du développement.

250 CHF

Linda Dib

Linda Dib

Linda Dib est une bioinformaticienne et statisticienne senior qui a obtenu un doctorat en sciences informatiques. Ses expériences antérieures lui ont permis de développer des compétences en statistiques, en analyse de données importantes, en modélisation informatique et en exploration de données médicales et biologiques.
Linda Dib

Linda Dib

Linda Dib est une bioinformaticienne et statisticienne senior qui a obtenu un doctorat en sciences informatiques. Ses expériences antérieures lui ont permis de développer des compétences en statistiques, en analyse de données importantes, en modélisation informatique et en exploration de données médicales et biologiques.

Le Big Data ?

Nous générons continuellement des données avec Google, Facebook, Waze, fitbit, Amazon etc. Le moindre pouce en haut, commentaire, statut de lecture ou d’écriture sur les réseaux sociaux et plus globalement toutes les actions que vous réalisez sur une plateforme de vente en ligne font partie de ces amas de données appelées Big Data. Et oui … tout est gardé, tout est utilisé !

Qu’en est-il de nos données médicales ?

Les entreprises sont de plus en plus intéressées à exploiter les données récoltées pour mieux cibler leur clientèle et optimiser leur portfolio de produits. Qu’en est-il dans le milieu médical ?

Dans cette formation, nous verrons pourquoi les données médicales sont une denrée rare, mais essentielle pour avancer dans la recherche médicale.

  • Quel est le risque encouru par le patient en partageant ses données médicales ?
  • Quelles sont les connaissances et les compétences en matière de méthodes et d’outils permettant l’utilisation du Big Data Médical ?

Ces méthodes et ces outils sont souvent liés à l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, Deep Learning, etc.

Ce défi informatique est la priorité numéro #1 de la recherche et du développement (R&D) dans les industries pharmaceutiques du monde entier, et Linda, notre experte du domaine, vous donnera un aperçu de ces différents aspects pour aborder ces mégadonnées.

Les participants ne sont pas tenus d’avoir des compétences informatiques spécifiques.

Cette formation ne traitera pas des aspects éthiques, sociaux ou juridiques liés à ce domaine. L’accent sera mis sur les technologies de l’information et l’informatique.

 

Quelques domaines sujets à l’utilisation du Big Data

  • Le développement de produits. Comme Netflix et Procter & Gamble qui utilisent le Big Data pour anticiper la demande client.
  • L’expérience client. Pour vous permettre de rassembler des données provenant de médias sociaux, du Web, de journaux d’appels et d’autres sources pour améliorer l’expérience d’interaction et maximiser la valeur fournie.
  • Pour dynamiser l’innovation en étudiant les interdépendances entre les êtres humains, les institutions, les entités et les processus, et en déterminant de nouvelles façons d’utiliser ces informations.
  • Aussi dans des domaines comme:
    • la recherche scientifique
    • le climat
    • la politique

Vos acquis

À la fin de cette formation, vous aurez compris

  • l’importance du Big Data de nos jours pour prendre des décisions managériales
  • les challenges et les opportunités du Big data
  • les V (volume, variété, vélocité, véracité) du Big Data
  • un aperçu des différentes étapes de l’analyse de données
Spark, mégadonnées, MapReduce, Dataflow, analyse, données, Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value, 5v, data scientists, information, calcul distribué, big analytics, Modélisation

Pour qui?

  • Chefs d’entreprise
  • Responsables marketing
    • éventuellement accompagnés du Directeur informatique
  • Professionnels de la santé

Sujets abordés

  • Qu’est-ce que le Big Data?
  • Qu’est-ce que l’analyse de données?
  • Les étapes d’analyses de données
  • Qu’apporte-t-elle à notre ère ?
  • Quel type de données peuvent être utilisées ?

Pré-requis

Les participants ne sont pas tenus d’avoir des compétences informatiques spécifiques.

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