Un nouveau profil managérial a émergé, en phase avec les nouvelles tendances et se distinguant par son savoir-faire technologique, la pratique de l'écoute active et l'autocritique constructive"

Pourquoi étudier à TECH?

TECH est la plus grande École de Commerce 100% en ligne au monde.

Il s'agit d'une École de Commerce d'élite, avec un modèle des plus hauts standards académiques. Un centre international de perfectionnement des compétences en gestion intensive et en haute performance.

TECH est une université à la pointe de la technologie, qui met toutes ses ressources à la disposition de l'étudiant pour l'aider à réussir dans son entreprise”

À TECH Université Technologique

Innovation

L'université offre un modèle d'apprentissage en ligne qui combine les dernières technologies éducatives avec la plus grande rigueur pédagogique. Une méthode unique, mondialement reconnue, qui vous procurera les clés afin d'être en mesure d'évoluer dans un monde en constante mutation, où l'innovation doit être le principale défi de tout entrepreneur.

"Microsoft Europe Success Story" pour avoir intégré dans nos programmes l'innovant système de multi-vidéos interactives.

Les plus hautes exigences

Les critères d'admission pour TECH ne sont pas économiques. Il ne faut pas faire un grand investissement pour étudier dans cette université. Cependant, pour obtenir un diplôme de TECH, les limites de l'intelligence et des capacités de l'étudiant seront testées. Les normes académiques de cette institution sont très élevées...

95% des étudiants de TECH finalisent leurs études avec succès.

Networking

Des professionnels de tous les pays collaborent avec TECH, ce qui vous permettra de créer un vaste réseau de contacts qui vous sera particulièrement utile pour votre avenir.

+100.000 dirigeants formés chaque année +200 nationalités différentes.

Empowerment

L'étudiant évoluera aux côtés des meilleures entreprises et des professionnels de grand prestige et de grande influence. TECH a développé des alliances stratégiques et un précieux réseau de contacts avec les principaux acteurs économiques des 7 continents.

+500 accords de collaboration avec les meilleures entreprises.

Talents

Ce programme est une proposition unique visant à faire ressortir le talent de l'étudiant dans le domaine des affaires. C'est l'occasion de faire connaître leurs préoccupations et leur vision de l'entreprise.

TECH aide les étudiants à montrer leur talent au monde entier à la fin de ce programme.

Contexte Multiculturel

Les étudiants qui étudient à TECH bénéficieront d'une expérience unique. Vous étudierez dans un contexte multiculturel. Grâce à un programme à vision globale, vous découvrirez différentes manières de travailler dans différentes parties du monde. Vous serez ainsi en mesure de sélectionner ce qui convient le mieux à votre idée d'entreprise.

Nous comptons plus de 200 nationalités différentes parmi nos étudiants.

Apprenez  auprès des meilleurs

L'équipe d'enseignants de TECH explique en classe ce qui les a conduits au succès dans leurs entreprises, en travaillant dans un contexte réel, vivant et dynamique. Des enseignants qui s'engagent pleinement à offrir une spécialisation de qualité permettant aux étudiants de progresser dans leur carrière et de se distinguer dans le monde des affaires.

Des professeurs de 20 nationalités différentes.

TECH recherche l'excellence et, à cette fin, elle possède une série de caractéristiques qui en font une université unique:

Analyse

TECH explore le côté critique de l'apprenant, sa capacité à remettre les choses en question, ses aptitudes à résoudre les problèmes et ses compétences interpersonnelles.

Excellence académique

TECH offre aux étudiants la meilleure méthodologie d'apprentissage en ligne. L'université combine la méthode Relearning (la méthode d'apprentissage de troisième cycle la plus reconnue au niveau international) avec des “case studies” de Harvard Business School. Tradition et avant-garde dans un équilibre difficile, et dans le cadre d'un itinéraire académique des plus exigeants.

Économie d’échelle

TECH est la plus grande université en ligne du monde. Elle possède un portefeuille de plus de 10.000 diplômes de troisième cycle. Et dans la nouvelle économie, volume + technologie = prix de rupture. Ainsi, les études ne sont pas aussi coûteuses que dans une autre université.

À TECH, vous aurez accès aux études de cas de la prestigieuse université d'Harvard’’

TECH Université Technologique utilise les meilleurs outils académiques et la méthodologie efficace et innovante Relearning dans tous ses diplômes. Elle garantit également une série d'heures minimum de support supplémentaire sous différents formats, afin que les diplômés puissent non seulement contextualiser les informations développées dans le syllabus, mais aussi approfondir les aspects qu'ils considèrent les plus intéressants ou pertinents pour leur travail. C'est tout cela qui fait que des diplômes comme celui-ci sont les meilleurs du marché, grâce auxquels les entrepreneurs peuvent se développer de manière extensive et consciencieuse, contribuant à améliorer leur avenir professionnel à travers un programme 100% en ligne.

En moins de 6 mois, vous maîtriserez le traitement massif des données médicales grâce à la maîtrise de la génomique structurelle et fonctionnelle ainsi que de la transcriptomique"

Plan d’études

Le Certificat avancé en Bioinformatique et Big Data en Médecine proposé par TECH Université Technologique est un programme intensif et multidisciplinaire qui préparera le diplômé à affronter le marché du travail et les projets les plus ambitieux et complexes dans le secteur de la Bioinformatique et du Big Data, avec la garantie de disposer des connaissances les plus récentes et les plus complètes.

Le contenu du programme est conçu pour élargir les compétences professionnelles de l'étudiant par la maîtrise des outils actuellement utilisés tant pour la recherche en sciences de la santé que pour la gestion des données.

Il s'agit d'une formation dans laquelle vous disposerez de 450 heures du meilleur matériel théorique, pratique et complémentaire, ce qui vous permettra d'approfondir les applications de ce domaine et d'adapter votre profil à la demande de main-d'œuvre qui existe actuellement dans le secteur professionnel.

Ce Certificat avancé se déroule sur 6 mois et est divisé en 3 modules: 

Module 1. Informatique en Bioinformatique
Module 2. Bases de données biomédicales
Module 3. Big Data en Médecine: traitement de masse des données médicales

Module 1. Calcul Bioinformatique

1.1. Principe central de la Bioinformatique et de l'informatique. Statut actuel

1.1.1. L'application idéale en Bioinformatique
1.1.2. Développements parallèles en biologie moléculaire et en informatique
1.1.3. Dogme en biologie et théorie de l'information
1.1.4. Flux d’information

1.2. Bases de données pour l'informatique en Bioinformatique

1.2.1. Bases de données
1.2.2. Gestion des données
1.2.3. Cycle de vie des données en Bioinformatique

1.2.3.1. Utilisation
1.2.3.2. Modifications
1.2.3.3. Archivés
1.2.3.4. Réutilisation
1.2.3.5. Rejeté

1.2.4. Technologie des bases données en Bioinformatique

1.2.4.1.  Architecture
1.2.4.2. Gestion des bases de données

1.2.5. Interfaces pour bases données en Bioinformatique

1.3. Réseaux pour l'informatique en Bioinformatique

1.3.1. Modèle de communication. Résaux LAN, WAN, MAN et PAN
1.3.2. Protocoles et transmission des données
1.3.3. Topologies des réseaux
1.3.4. Hardware en Datacenters pour l’informatique
1.3.5. Sécurité, gestion et mise en œuvre

1.4. Moteurs de recherche en Bioinformatique

1.4.1. Moteurs de recherche en Bioinformatique
1.4.2. Processus et technologies des moteurs de recherche en Bioinformatique
1.4.3. Modèles informatiques: algorithmes de recherche et d'approximation

1.5. Visualisation des données en Bioinformatique

1.5.1. Visualisation des séquences biologiques
1.5.2. Visualisation des structures biologiques

1.5.2.1. Outils de visualisation
1.5.2.2. Outils de renduOutils de rendu

1.5.3. Interface utilisateur pour les applications en Bioinformatique
1.5.4. Architectures d'information pour la visualisation en Bioinformatique

1.6. Statistiques pour l'informatique

1.6.1. Concepts statistiques pour le calcul en Bioinformatique
1.6.2. Cas d'utilisation: Microarrays de MARN
1.6.3. Données imparfaites. Erreurs dans les statistiques: hasard, approximation, bruit et hypothèses
1.6.4. Quantification de l'erreur: précision, sensibilité et sensibilité
1.6.5. Clustering et classification

1.7. Extraction de données

1.7.1. Méthodes d'exploration et de calcul des données
1.7.2. Infrastructure de l'exploration de données et du calcul
1.7.3. Découverte et reconnaissance de modèles
1.7.4. Apprentissage automatique et nouveaux outils

1.8. Correspondance de modèles génétiques

1.8.1. Correspondance de modèles génétiques
1.8.2. Méthodes informatiques pour les alignements de séquences
1.8.3. Outils pour la correspondance de modèles

1.9. Modélisation et simulation

1.9.1. Utilisation dans le domaine pharmaceutique: découverte de médicaments
1.9.2. Structure des protéines et biologie des systèmes
1.9.3. Outils disponibles et futurs

1.10. Collaboration et projets informatiques en ligne

1.10.1. Informatique en réseau
1.10.2. Normes et règles. Uniformité, cohérence et interopérabilité
1.10.3. Projets informatiques collaboratifs

Module 2. Bases de données biomédicales

2.1. Bases de données biomédicales

2.1.1. Bases de données biomédicales
2.1.2. Bases de données primaires et secondaires
2.1.3. Principales bases de données

2.2. Bases des Données de ADN

2.2.1. Bases de données du génome
2.2.2. Bases de données des gènes
2.2.3. Bases de données de mutations polymorphismes

2.3. Bases de données des protéines

2.3.1. Bases de données de séquences primaires
2.3.2. Bases de données de séquences secondaires et de domaines
2.3.3. Bases de données de structures macromoléculaires

2.4. Bases de données de projets ohmiques

2.4.1. Bases de données pour les études génomiques
2.4.2. Bases de données pour les études transcriptomiques
2.4.3. Bases de données pour les études protéomiques

2.5. Bases de données des maladies génétiques. Médecine personnalisée et de précision

2.5.1. Bases de données sur les maladies génétiques
2.5.2. Médecine de précision. Nécessité d'intégrer les données génétiques
2.5.3. Extraction des données OMIM

2.6. Référentiels de patients autodéclarés

2.6.1. Utilisation secondaire des données
2.6.2. Le patient dans la gestion des données déposées
2.6.3. Référentiels de questionnaires auto-déclarés. Exemples

2.7. Bases de données ouvertes d'elixir

2.7.1. Bases de données ouvertes d'elixir
2.7.2. Bases de données collectées sur la plate-forme elixir
2.7.3. Critères de choix entre les deux bases de données

2.8. Bases de données sur les Effets Indésirables des Médicaments (EIM)

2.8.1. Processus de développement pharmacologique
2.8.2. Déclaration des effets indésirables des médicaments
2.8.3. Référentiels d'effets indésirables aux niveaux local, national, européen et international

2.9. Plan de gestion des données de recherche. Données à déposer dans des bases de données publiques

2.9.1. Plan de gestion des données
2.9.2. Conservation des données issues de la recherche
2.9.3. Stockage des données dans une base de données publique

2.10. Bases de données cliniques. Problèmes liés à l'utilisation secondaire des données sur la santé

2.10.1. Référentiels de dossiers médicaux
2.10.2. Cryptage des données
2.10.3. Accès aux données de santé. Législation

Module 3. Big Data en Médecine: traitement de masse des données médicales

3.1.  Big Data dans la recherche biomédicale

3.1.1. Génération de données en biomédecine
3.1.2. Haut rendement (Technologie High-throughput)
3.1.3. Utilité des données à haut rendement. Hypothèses à l'ère du Big Data

3.2. Prétraitement des données dans le Big Data

3.2.1. Prétraitement des données
3.2.2. Méthodes et approches
3.2.3. Problèmes de prétraitement des données dans le Big Data

3.3. Génomique structurelle

3.3.1. La séquence du génome humain
3.3.2. Séquençage vs Puces
3.3.3. Découverte de variants

3.4. Génomique fonctionnelle

3.4.1. Annotation fonctionnelle
3.4.2. Prédicteurs de risque dans les mutations
3.4.3. Études d'association en génomique

3.5. Transcriptomique

3.5.1. Techniques d'obtention de données massives en transcriptomique: RNA-seq
3.5.2. Normalisation des données en transcriptomique
3.5.3.  Études d'expression différentielle

3.6.  Interactomique et épigénomique

3.6.1. Rôle de la chromatine dans l'expression des gènes
3.6.2. Études à haut rendement en interactomique
3.6.3. Études à haut rendement en épigénétique

3.7. Protéomique

3.7.1. Analyse des données de spectrométrie de masse
3.7.2. Étude des modifications post-traductionnelles
3.7.3. Protéomique quantitative

3.8. Techniques d'enrichissement et de Clustering

3.8.1. Contextualisation des résultats
3.8.2. Algorithmes de Clustering dans les techniques ohmiques
3.8.3. Référentiels pour l'enrichissement: Gene Ontology et KEGG

3.9. Applications du Big Data dans le domaine de la santé publique

3.9.1. Découverte de nouveaux biomarqueurs et de nouvelles cibles thérapeutiques
3.9.2. Prédicteurs de risque
3.9.3. Médecine personnalisée

3.10. Big Data appliqué à la médecine

3.10.1. Le potentiel d'aide au diagnostic et à la prévention
3.10.2. Utilisation d'algorithmes de Machine Learning dans le domaine de la santé publique
3.10.3. Le problème de la vie privée

Vous aurez à votre disposition du matériel supplémentaire de haute qualité et sous différents formats pour approfondir les aspects du programme qui vous intéressent le plus"