| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le master mention mathématiques appliquées, statistique de l'École des hautes études en santé publique forme des professionnels capables de maîtriser les outils quantitatifs avancés au service des enjeux de santé publique. Cette formation développe une expertise approfondie en modélisation statistique, analyse de données de santé, épidémiologie quantitative et biostatistiques. Les étudiants acquièrent des compétences techniques solides en programmation statistique (R, SAS), méthodes d'enquête, analyse multivariée et évaluation des politiques de santé. Le programme intègre également les aspects réglementaires et éthiques de la recherche en santé. Les diplômés évoluent vers des postes de biostatisticiens dans l'industrie pharmaceutique, d'épidémiologistes en agence sanitaire, de data analysts en établissement de santé ou de chargés d'études dans les organismes de recherche. Cette formation répond aux besoins croissants d'expertise quantitative pour l'aide à la décision en santé publique et l'évaluation des interventions sanitaires.
Programme
- Statistiques mathématiques : estimation, tests d'hypothèses, théorie du risque
- Analyse de données : méthodes multivariées, séries temporelles, analyse de survie
- Modélisation stochastique et processus aléatoires
- Techniques computationnelles : programmation statistique, simulation, apprentissage automatique
- Applications en santé publique : épidémiologie quantitative, biostatistique, évaluation d'interventions
Objectifs de la formation
- Appliquer les méthodes statistiques avancées pour analyser et interpréter des données complexes en santé publique.
- Utiliser des outils mathématiques et informatiques pour modéliser des phénomènes biologiques et épidémiologiques.
- Développer des compétences en programmation statistique (R, Python) pour automatiser le traitement des données.
- Concevoir et conduire des études statistiques robustes en respectant les normes éthiques et méthodologiques.
- Communiquer efficacement les résultats statistiques à des publics scientifiques et non spécialistes.