Introduction aux données omiques et leurs bases de données publiques. Familiarisation avec l'application Jupyter Notebook. Introduction à l'apprentissage automatique et à son interprétabilité pour des applications en santé. Définir son objectif de recherche. Traitement des données omiques (métagénomique et métabolomique plus particulièrement). Visualisation des données et analyse exploratoire statistique dans Jupyter Notebook (modules python numpy, scipy, pandas, BioPython, matplotlib et plotly). Analyse par apprentissage automatique de données omiques publiques en santé. Un ordinateur portable, qui est utilisé régulièrement en classe, est requis pour suivre ce cours.
Introduction aux données omiques et leurs bases de données publiques. Familiarisation avec l'application Jupyter Notebook. Introduction à l'apprentissage automatique et à son interprétabilité pour des applications en santé. Définir son objectif de recherche. Traitement des données omiques (métagénomique et métabolomique plus particulièrement). Visualisation des données et analyse exploratoire statistique dans Jupyter Notebook (modules python numpy, scipy, pandas, BioPython, matplotlib et plotly). Analyse par apprentissage automatique de données omiques publiques en santé. Un ordinateur portable, qui est utilisé régulièrement en classe, est requis pour suivre ce cours.
