Ce programme d’actualisation des connaissances vous permettra d’être plus sûr dans la pratique médicale quotidienne, et vous aidera à vous épanouir professionnellement et personnellement’’

L'échelle et la complexité des données génomiques éclipsent les mesures traditionnellement utilisées dans les tests de laboratoire. Ces dernières années, la technologie informatique permettant d'analyser et d'interpréter le séquençage de l'ADN s'est énormément développée, ce qui a créé un écart entre les connaissances biologiques et leur application dans la pratique clinique. Il est donc nécessaire de former, de diffuser et d'incorporer ces techniques informatiques au sein de la communauté médicale afin de pouvoir interpréter l'analyse massive de données provenant de publications, de bases de données biologiques ou médicales et de dossiers médicaux, entre autres; et de pouvoir ainsi enrichir les informations biologiques disponibles au niveau clinique.

Cet apprentissage automatique permettra de développer l'oncologie de précision, afin d'interpréter les caractéristiques génomiques et de trouver des thérapies ciblées, ou d'identifier les risques de certaines maladies et d'établir des mesures de prévention plus individualisées. L'un des objectifs fondamentaux du programme est de rapprocher et de diffuser les connaissances informatiques, qui sont déjà appliquées dans d'autres domaines mais qui n'ont qu'une application minime dans le monde médical; et malgré le fait que la médecine génomique soit une réalité, il est nécessaire d'interpréter avec précision l'énorme volume d'informations cliniques actuellement disponibles et de les associer aux données biologiques générées après une analyse bioinformatique. Bien qu'il s'agisse d'un défi difficile à relever, il permettra d'explorer les effets des variations génétiques et les thérapies potentielles rapidement, à moindre coût et avec une plus grande précision que ce qui est actuellement possible.

L'être humain n'est pas naturellement équipé pour percevoir et interpréter des séquences génomiques, ni pour comprendre l'ensemble des mécanismes, des voies et des interactions qui se déroulent dans une cellule vivante, ni pour prendre des décisions médicales comportant des dizaines ou des centaines de variables. Pour aller de l'avant, il faut un système doté d'une capacité d'analyse surhumaine pour simplifier l'environnement de travail et montrer les relations et les proximités entre les variables. En génomique et en biologie, il est désormais reconnu qu'il vaut mieux consacrer des ressources à de nouvelles techniques de calcul qu'à la collecte pure et simple de données, ce qui est peut-être aussi le cas en médecine et, bien sûr, en oncologie. 

Actualisez vos connaissances grâce à ce programme de certificat avancé en Techniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique"

Ce certificat avancé en Techniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique contient le programme plus complet et le plus actuel du marché. Ses principales caractéristiques sont: 

• Développement d'études de cas présentées par des experts en Techniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique}
• Son contenu graphique, schématique et éminemment pratique fournit des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Les avancées sur les Técnicas de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique
• Il contient des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé pour améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes en Techniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique
• Tout cela sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• Les contenus sont disponibles à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Ce certificat avancé est surement le meilleur investissement que vous puissiez faire dans le choix d'un programme de remise à niveau pour deux raisons: en plus de mettre à jour vos connaissances en Techniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique, vous obtiendrez un diplôme de TECH Université Technologique”

Son corps enseignant comprend des professionnels enTechniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique, qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par Problèmes. Ainsi le  Professionnelle devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent à lui tout au long du programme. Pour cela, l’étudiant sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus dans les Techniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique et possédant une grande expérience de l'enseignement.

Augmentez votre confiance dans la prise de décision en actualisant vos connaissances grâce à ce certificat avancé"

Saisissez l'occasion de vous informer sur les dernières avancées en Techniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique et d'améliorer vos soins aux patients"

Le programme en Carte Nationale d'Identité vise à faciliter la performance du médecin dédié au traitement de la pathologie oncologique, dans laquelle il est nécessaire d'interpréter avec précision l'énorme volume d'informations cliniques actuellement disponibles, et de les associer aux données biologiques générées après une analyse bioinformatique.

Ce programme est conçu pour vous aider à mettre à jour vos connaissances en Techniques de Machine Learning et d'Exploration de Données en Oncologie Génomique, en utilisant les dernières technologies éducatives, afin de contribuer avec qualité et sécurité à la prise de décision"

Objectif général

• Être capable d'interpréter avec précision le volume d'informations cliniques actuellement disponibles et associées aux données biologiques générées après une analyse bioinformatique.

Objectifs spécifiques

Module 1. Biologie moléculaire

• Actualiser les connaissances en biologie moléculaire du cancer, en relation avec différents concepts tels que l'hétérogénéité génétique ou la reprogrammation du microenvironnement 
  
• Comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique et utiliser certaines des techniques de classification des données (arbre de décision, k-NN, Machines à
• Vecteurs de Support, réseaux neuronaux, etc.) 
  
• Apprenez à diviser les données en un ensemble de test et un ensemble d'apprentissage, et découvrez les concepts de biais et de variance 
  

Module 2. L'exploration de données appliquée à la génomique 

• Apprendre comment l'exploration de données permet de trouver des modèles et des régularités dans les bases de données 
  
• Apprendre à appliquer les principes de l'exploration de données à la dissection de grands ensembles de données complexes (Big Data), y compris ceux contenus dans de très grandes bases de données ou sur des pages web. 
  
• Explorer, analyser et exploiter les données et les transformer en informations utiles et précieuses pour la pratique clinique.
  

Module 3. Techniques d'exploration des données génomiques 

• Comprendre comment la plupart des données scientifiques apparaissent dans des documents tels que des pages web et des fichiers PDF difficiles à traiter pour une analyse ultérieure, mais qui peuvent être rendus utilisables grâce à des techniques de scraping
  
• Accéder à de nombreuses sources de données via le web pour la mise en œuvre de la médecine de précision en permettant l'extraction massive d'informations
  

Module 4. Application de la bioinformatique en oncologie génomique  

• Connaître la fonction des gènes avec peu d'informations cliniques en se basant sur la proximité ontologique. 
  
• Découvrez les gènes impliqués dans une maladie à partir d'une recherche massive dans Pubmed et d'une représentation graphique du niveau de preuve scientifique.  

Améliorez la prise en charge de vos patients en profitant de la spécialisation offerte par le programme en Oncologie Génomique’’