Formez-vous en bio-informatique et IA médicale
Notre programme combine l'analyse de données biologiques et l'intelligence artificielle pour vous donner les compétences que recherchent les laboratoires et centres de recherche aujourd'hui. Pas de promesses irréalistes, juste un parcours structuré qui part des bases pour aller vers des applications concrètes.
Ce que vous allez maîtriser
Chaque module est pensé pour construire vos compétences progressivement. On commence par les fondamentaux et on monte en complexité au fur et à mesure.
Traitement de séquences génomiques
Apprenez à manipuler des fichiers FASTA et FASTQ, aligner des séquences, et interpréter les résultats d'assemblage. Vous utiliserez les outils standards du domaine comme BLAST et Bowtie.
Analyse statistique en Python
Maîtrisez NumPy, Pandas et Matplotlib pour explorer vos données biologiques. Vous saurez nettoyer des jeux de données bruts et visualiser des patterns qui comptent vraiment.
Machine learning pour la biologie
Construisez des modèles prédictifs avec scikit-learn et TensorFlow. On travaille sur des cas concrets : classification de variants, prédiction de structures protéiques, analyse d'expression génique.
Bases de données biologiques
Explorez GenBank, UniProt et PDB. Vous apprendrez à requêter efficacement ces ressources massives et à intégrer des données multi-omiques dans vos analyses.
Pipeline d'analyse automatisé
Créez des workflows reproductibles avec Snakemake et Docker. Gérez le calcul haute performance et optimisez vos traitements pour manipuler des téraoctets de données sans planter.
Deep learning en génomique
Utilisez les réseaux de neurones convolutifs pour analyser des séquences ADN. Vous découvrirez comment les architectures modernes transforment la recherche en médecine personnalisée.
Votre progression étape par étape
La formation s'étale sur plusieurs mois avec une approche par projets. Chaque niveau vous donne les bases du suivant, et vous travaillerez sur des données réelles dès le départ.
Fondations techniques
Python avancé, Linux en ligne de commande, et gestion de versions avec Git. Sans ces outils, difficile d'aller plus loin.
Analyse de données biologiques
Manipulation de séquences, statistiques descriptives, et premières visualisations. Vous commencez à comprendre ce que racontent les données.
Apprentissage automatique appliqué
Construction et validation de modèles prédictifs. On évite la théorie pure pour se concentrer sur ce qui marche en pratique.
Projet de fin de formation
Vous développez un pipeline complet sur une problématique réelle. C'est ce projet que vous montrerez lors d'entretiens.
Qui vous accompagne pendant la formation
Julien Mercier
Chercheur en génomique computationnelle
Dix ans à développer des algorithmes d'analyse de variants. Julien a bossé sur des projets européens de séquençage à grande échelle et sait expliquer les maths complexes simplement.
Amandine Rousseau
Spécialiste IA médicale
Elle a dirigé des équipes data science dans des biotech et connaît parfaitement les attentes du marché. Amandine vous montrera comment passer de la théorie à l'application clinique.
Claire Bonfils
Ingénieure bio-informatique
Experte en pipelines d'analyse RNA-seq et protéomique. Claire travaille avec des données multi-omiques massives au quotidien et vous apprendra les bonnes pratiques d'industrialisation.
Léa Fontaine
Data scientist recherche
Léa applique le machine learning aux données cliniques depuis six ans. Elle vous guidera sur l'interprétation biologique des résultats de modèles et la validation statistique rigoureuse.
Prêt à démarrer votre apprentissage ?
Les prochaines sessions démarrent bientôt. Vous pouvez consulter le calendrier complet des cours ou nous contacter directement pour discuter de votre projet professionnel et voir si cette formation correspond à vos objectifs.