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Analyse de Donnée en Santé en Afrique — Formation B
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Santé Digitale Avancé Gratuit

Analyse de Donnée en Santé en Afrique — Formation B

Cette formation avancée forme les professionnels africains aux méthodes et outils d'analyse de données de santé de niveau intermédiaire et supérieur. Elle couvre l'introduction aux outils d'analyses modernes (R, Python, Power BI) adaptes au contexte africain, les méthodes d'analyses épidémiologiques (régression, facteur de risque, clusters), l'analyse spatiale pour la santé publique, la comparaison et l'évaluation des interventions de santé, et la communication rigoureuse des résultats dans les rapports techniques et les publications scientifiques. Chaque module s'appuie sur des jeux de données africains réels avec des exercices pratiques guides.

18h 6 modules (12 leçons) 0 apprenants 15 vues
Corine Maurice OUATTARA
Corine Maurice OUATTARA
SANTE NUMERIQUE

Objectifs pédagogiques

  • Utiliser R ou Python de manière autonome pour l'analyse de données de santé africaines courantes
  • Appliquer les méthodes d'analyse épidémiologique (régression logistique, facteurs de risque, études de cohorte) aux données de sante africaines
  • Réaliser une analyse de clusters spatiaux et une cartographie épidémiologique avancée avec QGIS ou R
  • Évaluer l'impact d'une intervention de santé avec des méthodes quasi-expérimentales adaptées au contexte africain
  • Produire des visualisations interactives et des tableaux de bord avance avec Power BI ou R Shiny
  • Rédiger et publier un rapport d'analyse ou un article scientifique sur les données de santé africaines

Prérequis

  • Avoir compléter la Formation A ou disposer de connaissances équivalentes en analyse de données de santé
  • Maîtrise d'Excel ou Google Sheets au niveau intermédiaire
  • Connaissances de base en statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, pourcentages)

Programme de la formation

6 modules · 12 leçons
Leçon 1.1 — R et Python pour la sante : choisir et débuter
Leçon 1.2 — Power BI pour les tableaux de bord de sante avances
Leçon 2.1 — Mesures d'association épidémiologique et leurs applications africaines
Leçon 2.2 — Régression logistique pour l'analyse des facteurs de risque en Afrique
Leçon 3.1 — QGIS pour l'épidémiologie spatiale africaine
Leçon 3.2 — Analyse spatiale avec R : goélands et SF
Leçon 4.1 — Méthodes d'évaluation d'impact adaptées au contexte africain
Leçon 4.2 — Appliquer la méthode différence-in-différences sur des données africaines
Leçon 5.1 — ggplot2 (R) : la visualisation scientifique de référence
Leçon 5.2 — R Shiny : tableau de bord interactif pour la sante africaine
Leçon 6.1 — Rédiger un rapport d'analyse de données rigoureux
Leçon 6.2 — Publier ses résultats en sante africaine : canaux et méthodes

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