Biostatistique avancée
( 25 Modules )

module #1
Introduction à la biostatistique avancée
Aperçu du cours, importance de la biostatistique dans les soins de santé et révision des concepts statistiques de base

module #2
Tests d'hypothèse avancés
Révision des tests d'hypothèse, des erreurs de type I et de type II et introduction aux corrections de tests multiples

module #3
Tests non paramétriques
Introduction aux tests non paramétriques, au test de Wilcoxon et au test de Kruskal-Wallis

module #4
Méthodes de rééchantillonnage
Introduction aux méthodes de rééchantillonnage, au bootstrap et aux tests de permutation

module #5
Régression linéaire
Révision de la régression linéaire simple et multiple, de l'analyse résiduelle et des diagnostics de modèle

module #6
Modèles linéaires généralisés
Introduction aux modèles linéaires généralisés, à la régression logistique et à la régression de Poisson

module #7
Analyse de survie
Introduction à l'analyse de survie, à l'estimateur de Kaplan-Meier et aux risques proportionnels de Cox modèle

module #8
Données de temps jusqu'à l'événement
Analyse des données de temps jusqu'à l'événement, censure et troncature

module #9
Analyse des données longitudinales
Introduction à l'analyse des données longitudinales, aux modèles à effets mixtes et aux équations d'estimation généralisées

module #10
Données non normales
Analyse des données non normales, transformations et méthodes robustes

module #11
Données corrélées
Analyse des données corrélées, des données groupées et des modèles mixtes linéaires généralisés

module #12
Données manquantes
Introduction aux données manquantes, aux types de données manquantes et à l'imputation multiple

module #13
Méta-analyse
Introduction à la méta-analyse, aux modèles à effets fixes et aléatoires et aux graphiques en forêt

module #14
Données de grande dimension
Introduction aux données de grande dimension, à la sélection de caractéristiques et aux techniques de réduction de dimension

module #15
Apprentissage automatique en biostatistique
Introduction à l'apprentissage automatique, à l'apprentissage supervisé et non supervisé et au modèle évaluation

module #16
Génomique et protéomique
Introduction à la génomique et à la protéomique, à l'analyse des microarrays et à l'analyse de l'ARN-seq

module #17
Épidémiologie et biostatistique
Introduction à l'épidémiologie, aux plans d'étude et aux mesures de fréquence des maladies

module #18
Essais cliniques
Introduction aux essais cliniques, aux phases des essais cliniques et au calcul de la taille de l'échantillon

module #19
Éthique en biostatistique
Considérations éthiques en biostatistique, consentement éclairé et confidentialité des données

module #20
Outils informatiques en biostatistique
Introduction aux outils informatiques en biostatistique, R, Python et SAS

module #21
Visualisation des données en biostatistique
Introduction à la visualisation des données, à l'analyse exploratoire des données et aux meilleures pratiques de visualisation

module #22
Calcul statistique
Introduction au calcul statistique, à la simulation et aux méthodes de Monte Carlo

module #23
Big Data en Biostatistique
Introduction au big data, à l'entreposage de données et à l'informatique distribuée

module #24
Études de cas en biostatistique
Études de cas réelles en biostatistique, applications et pensée critique

module #25
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de la carrière en biostatistique avancée

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