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Ingénieur statisticien en CDI F/H
Publiée le 23/10/2017 19:15.
Référence : SG/GRH 639.
CDI, Lyon 3ème.
Entreprise/Organisme :Agence technique de l'information sur l'hospitalisation
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :02 janvier 2018
Rémunération :à partir de 34 K€ brut selon expérience
Secteur d'activité :Santé
Description :Le pôle Statistiques médicales est composé de 5 agents, dont un responsable de pôle. Les 5 agents sont des statisticiens expérimentés. Il a pour mission principale de mener des travaux d’analyse médico-économique de l’activité des établissements de santé pour les champs d’activités MCO, HAD, SSR et Psychiatrie, en partenariat avec les pôles MCO/HAD, SSR/psy, ainsi qu’avec le pôle « Nomenclatures de santé » (PNS). A ce titre, il assure : • les travaux contribuant à la construction, la maintenance et l’évolution des classifications médico-économiques, en étroite collaboration avec les médecins du service, ainsi que les travaux permettant la production des fonctions groupage pour les champs d’activité concernés ; • une expertise statistique en matière de production d’indicateurs pour l’analyse médico-économique de l’activité des établissements de santé.
En savoir plus :http://www.atih.sante.fr/l-atih/travailler-a-l-atih
639 ingénieur statisticien STM.pdf
Contact :recrutement@atih.sante.fr
Stagiaire Data science H/F
Publiée le 23/10/2017 19:15.
Référence : BIOA17-STGUT6.
Stage, Lyon.
Entreprise/Organisme :BIOASTER
Niveau d'études :Master
Sujet :MISSION Grâce à l’émergence de la cytométrie de masse, il est possible d’étudier la composition cellulaire d’un échantillon sanguin en utilisant jusqu’à 45 marqueurs, contre une douzaine maximum pour la cytométrie de flux. Cette capacité d’analyse accrue complexifie l’annotation fonctionnelle des données, c’est-à-dire l’assignation d’un type cellulaire précis à chaque cellule de l’échantillon. Il est dès lors nécessaire de faire appel à l’analyse de données pour rendre cette annotation automatique et reproductible. L’objectif du stage est d’établir un état de l’art des méthodes supervisées permettant l’annotation fonctionnelle des données de cytométrie de masse. La ou les méthodes retenues seront intégrées dans un pipeline d’analyse an aval d’un pipeline de contrôle qualité développé précédemment. Une attention particulière sera donnée au rendu de résultats, qui devront être interprétables par les ingénieurs et les techniciens de laboratoire. RATTACHEMENT La mission sera rattachée au chargé de recherche de l’unité de management et d’analyse des données de BIOASTER, avec une forte interaction avec les ingénieurs et techniciens de l’unité d’immunomonitoring. ACTIVITES • Faire l’état de l’art des méthodes et des librairies R/Bioconductor pour le gating automatique des données de cytométrie de masse et de flux. • Développer un premier pipeline automatique permettant d’inférer les types cellulaires d’un échantillon, à partir de données expérimentales de cytométrie de masse, incluant la visualisation des résultats finaux. • Intégrer ce pipeline au pipeline de pré-analyse développé précédemment. • Etendre le pipeline à l’analyse d’un lot d’échantillon. • Eventuellement étendre le pipeline à la comparaison de 2 conditions expérimentales. PROFIL Compétences: • Stage de fin d’études de Master ou école en bio-informatique ou statistiques appliquées • Bonne connaissance des statistiques et du machine learning • Bonne connaissance de R. • Connaissance générale de GNU/Linux (Red Hat, CentOS, Scientific Linux). • Très bonne connaissance du français et de l’anglais scientifique et technique. • Une connaissance préalable des données de cytométrie n’est pas indispensable, mais sera considérée comme un avantage. Qualités personnelles • Capacité à travailler à l’interface de plusieurs champs disciplinaires • Rigueur et organisation
Date de début :février 2018
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :FONDATION DE COOPERATION SCIENTIFIQUE
Description :BIOASTER est l'unique Institut de Recherche Technologique dans le domaine de la santé en France. Dédié à l'infectiologie et à la microbiologie, il rassemble les compétences de l'industrie et de la recherche publique pour répondre aux enjeux de santé publique liés aux maladies infectieuses. Fondation de Coopération scientifique dotée d'infrastructures et de moyens propres, l'IRT BIOASTER s'inscrit résolument dans une optique de développement économique et industriel, créatrice de richesses et d'emplois.
En savoir plus :www.bioaster.org
Contact :job@bioaster.org
Stage Master 2 : Amélioration des méthodes d’estimation de l’efficacité du vaccin contre la grippe
Publiée le 23/10/2017 09:15.
Stage, Faculté de médecine Pierre et Marie Curie, 27 rue Chaligny, 75012 Paris.
Entreprise/Organisme :UMR S 1136 Inserm UPMC - Institut Pierre Louis d’Epidémiologie et de Santé Publique
Niveau d'études :Master
Sujet :Sujet de stage : Amélioration des méthodes d’estimation de l’efficacité du vaccin contre la grippe à partir de données collectées en médecine générale La variabilité des virus responsables des épidémies saisonnières de grippe chez l’Homme rend indispensable l’adaptation annuelle de la composition du vaccin. L’estimation annuelle de l’efficacité du vaccin se heurte à l’impossibilité de réaliser des essais cliniques contrôlés, car la composition du vaccin contre la grippe est décidée 6 mois avant sa commercialisation. Chaque année en France, les médecins généralistes participant au réseau Sentinelles collectent des données épidémiologiques et virologiques à partir des cas de syndromes grippaux qu’ils observent durant leurs consultations. A partir de ces données, deux méthodes statistiques sont utilisées afin de fournir des estimations l’efficacité vaccinale au cours de l’épidémie de grippe. Ces méthodes peuvent fournir des estimations différentes. Le stage vise à développer un cadre d’analyse joint pour ces différentes méthodes statistiques et les deux types de données disponibles (virologiques et épidémiologiques). Une première partie du stage portera sur l’étude des propriétés des estimateurs à l’aide de simulations, dans un cadre Bayésien. Une seconde partie permettra d’appliquer les méthodologies retenues aux données du réseau Sentinelles collectées entre 2014 et 2017.
Date de début :1er semestre 2018, en fonction des impératifs universitaires de l’étudiant
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Taux réglementaire : environ 550 €/mois
Secteur d'activité :Public
Description :Structure d’accueil : UMR S 1136 Inserm UPMC "Institut Pierre Louis d’Epidémiologie et de Santé Publique", Equipe 1 : « Surveillance et Modélisation des maladies transmissibles ». Le Réseau Sentinelles (http://www.sentiweb.fr) est une plateforme de surveillance et de recherche en médecine générale composée d’une équipe pluridisciplinaire : médecins (santé publique, généralistes), épidémiologistes, statisticiens, informaticiens, … Compétences requises : • Bonnes connaissances en statistique  • Maîtrise de la programmation sous R • Intérêt pour l’épidémiologie/santé publique et la recherche
En savoir plus :http://www.sentiweb.fr/
Sujet_StageM2_biostat-RS_2018.pdf
Contact :recrutement@sentiweb.fr
Féverole : construire un modèle de culture pour quantifier les perspectives de production en France
Publiée le 21/10/2017 10:25.
Stage, Thiverval-Grignon (78).
Entreprise/Organisme :Terres Inovia
Niveau d'études :Master
Sujet :Cf fichier pdf joint
Date de début :mars ou avril 2018
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :indemnités pour stage master 2
Secteur d'activité :Agronomie
Description :L'objectif du stage est de mettre au point un modèle de culture en féverole, permettant d'effectuer des prévisions de rendement et de positionner la culture dans différentes zones pédo-climatiques en France. Pour réaliser ce travail, il sera possible de s'appuyer sur une base de données pluriannuelle, qu'il faudra préalablement compléter.
En savoir plus :http://www.terresinovia.fr/
Stage_2018_Prosys_feverole_VF.pdf
Contact :v.biarnes@terresinovia.fr
STAGE: Appréhender les données non structurées à l'aide du Text Mining
Publiée le 21/10/2017 10:25.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :INSTITUT DE RECHERCHE INTERNATIONAL SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :DATA SCIENCE
Description :Ce stage a pour but de recenser les méthodes, techniques et outils de Text Mining existants afin d’en réaliser un benchmark et maîtriser les plus pertinentes. Vous vous appuierez sur les techniques d’analyse linguistique pour comprendre les mécanismes sous-jacents d’un ensemble de données textuelles (structuration, associations, ranking, tendances, classification, etc…). Vous devrez être capable d’allier différentes méthodes, de mettre en place différents algorithmes afin d’arriver, ensemble, à une analyse complète et satisfaisante. Un cas concret à partir de publications existantes dans le domaine de la veille mathématique et statistique servira d’application à ce recensement. Un(e) étudiant(e) curieux(se) et motivé(e) est souhaité(e) pour mener à bien cette extraction de connaissances textuelles. Activités: Recherche bibliographique, benchmarking des méthodes ou logiciels de text mining, choix des méthodes d’extraction, et application de ces méthodes sur un ensemble de publications pré identifiées.
En savoir plus :www.servier.com
Contact :celine.jean-boisde@servier.com
INTERSHIP: Incorporating historical data in clinical trials using bayesian methods
Publiée le 21/10/2017 10:24.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :INSTITUT DE RECHERCHE INTERNATIONAL SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 months
Secteur d'activité :BIOSTATISTICS
Description :Clinical development in rare or pediatric disease is more challenging due to the difficulties of recruiting patients. It requires more innovative designs and advanced analysis strategies. Incorporating historical data into the current study data using bayesian approach allows increasing power and improving the accuracy of the estimated treatment effect, provided the historical information is sufficiently similar to the current data. However if this assumption of similarity is not satisfied, there is a potential for bias and inflated type I error. The objective of this internship is to evaluate and compare different statistical methods incorporating historical data (e.g power prior approach). Activities: * Litterature review * Simulations using R or SAS for comparing validity and performance of different statistical methods * Application to real data
En savoir plus :www.servier.com
Contact :celine.jean-boisde@servier.com
CDD enseignement Statistique appliquée IUT Vannes
Publiée le 21/10/2017 10:24.
Référence : CDD LRU 0913 IUT Vannes.
CDD, Vannes - 56.
Entreprise/Organisme :Univ. Bretagne-Sud / IUT Vannes
Niveau d'études :Master
Date de début :04/01/2018
Durée du contrat :1 an, prolongeable si poste vacant
Rémunération :à partir de 2 000€ , selon expérience professionnelle
Secteur d'activité :Enseignement
Description :/! Date limite de candidatures : 06/11/2017 /! Le candidat recruté intégrera l'équipe pédagogique du département "STatistique et Informatique Décisionnelle" (STID) de l'IUT de Vannes. Il devra participer aux enseignements dispensés dans le département en statistique décisionnelle sous la forme de séances de cours et travaux dirigés (enseignement de R, séries chronologiques, modélisation statistique, datamining, …). Il sera également sollicité pour encadrer des projets tuteurés et des stages. Le programme pédagogique national du DUT STID est téléchargeable à l’adresse suivante : http://cache.media.enseignementsuprecherche.gouv.fr/file/24/23/5/PPN_STID_255235.pdf La répartition envisagée des enseignements est la suivante (1er semestre (sept-décembre) : 100 HETD ; 2ème semestre (janvier-août) : 150 HETD). - Administration : 560.50 heures de travail effectif • Une représentation de la formation dans le milieu professionnel : Gérer, renouveler et entretenir les relations du département avec les entreprises (organisation de conférences, recherche de stages, organisation de visites d’entreprises …) afin de contribuer à développer la connaissance de la formation et à assurer une meilleure insertion des diplômés. Donner une approche « métier » en organisant des interventions de professionnels de différents secteurs, ce qui nécessite des relations professionnelles diversifiées. • Participation au pilotage de la formation ; travail sur le développement de l’alternance au département STID ; Réussite et intégration des bacs technologiques • La valorisation des laboratoires de recherche de l’UBS, dans le domaine de ses compétences auprès des entreprises, afin de favoriser des projets de collaboration.
En savoir plus :http://www.univ-ubs.fr/fr/universite-bretagne-sud/organisation-2/emplois-carrieres.html
Profil LRU 0913 Stat appliquée.pdf
Contact :chloe.friguet@univ-ubs.fr
Evaluer les facteurs limitants sur les plateformes d'expérimentation chez le colza
Publiée le 21/10/2017 10:24.
Stage, TIVERVAL - GRIGNON (78).
Entreprise/Organisme :TERRES INOVIA
Niveau d'études :Master
Sujet :Evaluer les facteurs limitants sur les plateformes d'expérimentation chez le colza
Date de début :avril 2018
Durée du contrat :4 mois
Rémunération :554 euros
Secteur d'activité :agronomie
Description :Contexte général : Ce stage s’insère dans le projet investissement d’avenir RAPSODYN (Optimisation de la teneur et du rendement en huile chez le colza cultivé sous contrainte azotée : accélération de la sélection de variétés adaptées grâce à des approches de génétique et de génomique). L’objectif global de ce programme sur 8 ans est d’identifier les caractéristiques variétales qui permettront de tolérer des carences azotées en cours de cycle. Dans ce projet a été mis en place des expérimentations de taille importante où sont testés de grands panels de variétés dans une dizaine de sites répartis dans les différentes conditions pédoclimatiques françaises. Dans ce stage l’étudiant recruté utilisera un modèle dynamique de fonctionnement de la culture, construit à partir de connaissances agronomiques et éco-physiologiques. C’est le modèle AZODYN développé sur colza (parmi d’autres cultures) en partenariat entre Terres Inovia et l’INRA qui calcule chaque jour la croissance du colza sous différents niveaux de fertilisation azotée. Ce modèle fait preuve d’une bonne qualité prédictive sur les facteurs limitants abiotiques (eau, azote et lumière) tout au long du cycle cultural. Objectifs : Dans le cadre de ce stage, nous proposons d’utiliser le modèle de culture AZODYN-colza sur les expérimentations du programme RAPSODYN (un jeu de données pluriannuelles et multi-locales). Les résultats ainsi dégagés permettront d’évaluer les niveaux de stress (en particulier en azote) pour les différents site-années et permettre derrière des calculs de génétique quantitative complémentaires. Pour mener à bien cet objectif, le travail se découpe en 5 étapes : 1. Prise en main du modèle AZODYN-colza, réalisation de simulations tests, prise de contacts avec l’équipe projet 2. Réalisation des simulations avec le modèle sur les sites expérimentaux et analyse des résultats 3. Sur la base des résultats précédents, mise en évidence des principaux stress environnementaux pouvant impacter la culture et définir pour chacun un indicateur permettant d’en évaluer le niveau ; 4. Avec l’aide des encadrants du stage, l’étudiant identifiera des phases de développement de la culture pour pouvoir calculer chaque indicateur par phase ; 5. Classification des différents sites-années les uns par rapport aux autres.
En savoir plus :www.terresinovia.fr
sujet_de_stage_rapsodyn 2018_math.pdf
Contact :s.gervois@terresinovia.fr
Estimation des relations pluviométriques Intensité Durée Aire Fréquence et de leurs incertitudes
Publiée le 18/10/2017 12:52.
Référence : Victor Mélèse, Doctorant, Institut des Géosciences de l'Environnement.
Stage, Saint-Martin-d'Hères.
Entreprise/Organisme :Centre National de la Recherche Scientifique
Niveau d'études :Master
Sujet :Estimation des relations pluviométriques Intensité Durée Aire Fréquence et de leurs incertitudes dans le Sud-Est de la France en climat non stationnaire.
Date de début :02/04/18
Durée du contrat :5 mois
Rémunération :554
Secteur d'activité :Statistiques, Hydrologie
Description :Les tempêtes méditerranéennes sont connues pour leur violence. Elles produisent de nombreux dommages dans la région du Sud-Est de la France. Pour limiter ces dommages une quantification du risque est nécessaire. Un moyen de quantifier ce risque est l’évaluation de la probabilité d’occurrence de ces tempêtes, i.e. leur période de retour. Cependant les périodes retour d’intérêt sont souvent de l’ordre de plusieurs centaines d’années. Or les séries à disposition sont souvent bien plus courtes. Ainsi pour estimer un niveau retour centennal par exemple, nous avons besoin d’extrapoler grâce à un modèle statistique. Les résultats sont donc incertains car aucun modèle n’est exact. Par ailleurs, la pluie est un phénomène qui s’accumule dans le temps et dans l’espace. Ainsi les extrêmes pluviométriques dépendent des échelles temporelles et surfaciques considérées. Pour quantifier le risque lié aux pluies extrêmes, il est donc nécessaire d’estimer cette période de retour pour un continuum d’agrégations temporelles et surfaciques. Les relations Intensité Durée Aire Fréquence permettent une telle estimation. D’autre part une augmentation de l’occurrence des événements extrêmes ainsi que de leur intensité a été noté dans le Sud-Est de la France depuis les années 80. Ainsi pour quantifier le risque lié aux pluies extrêmes, il est nécessaires d’incorporer une hypothèse de non stationnarité temporelle sur les extrêmes pluviométriques dans les relations Intensité Durée Aire Fréquence. Au sein de l’Institut des Géosciences et de l’Environnement (IGE), et plus particulièrement de l’équipe HMCIS, nous disposons d’une double expertise en hydrométéorologie et modélisation statistique. Un cadre d’étude des extrêmes pluviométriques en climat non stationnaire a été proposé par Blanchet et al. (2016) et un cadre bayésien d’estimation des relations Intensité Durée Fréquence et de leurs incertitudes en climat stationnaire a été proposé par Mélèse et al. (2017) : ils montrent que le cadre bayésien est le plus propice à l’estimation des incertitudes des relations Intensité Durée Fréquence. Un cadre bayésien d’estimation des relations Intensité Durée Aire Fréquence est en cours de développement en contexte stationnaire. Ce stage d’une durée de 6 mois permettra la mise en place d’un modèle Intensité Aire Durée Fréquence en climat non stationnaire, dans la région du Sud-Est de la France (de Perpignan à Nice, jusqu’à Valence, 90000 km2 ), pour une période d’observation allant de 1958 à 2015. L’estimation du modèle se fera pour des agrégations temporelles allant de la journée à la semaine et des agrégations surfaciques allant du point à plusieurs milliers de km2 . L’étudiant sera amené à utiliser la théorie des valeurs extrêmes (Coles et al., 2001) et un cadre d’estimation Bayésien.
En savoir plus :http://www.ige-grenoble.fr/
stage_IDF.pdf
Contact :victor.melese@univ-grenoble-alpes.fr
Chimiométrie et statistiques : outils de compréhension de principes actifs et procédé industriel
Publiée le 18/10/2017 12:52.
Référence : Biochem Stat.
Stage, Notre Dame de Bondeville.
Entreprise/Organisme :Aspen Notre Dame de Bondeville
Niveau d'études :Master
Sujet :Aspen, 6ème plus grand producteur de médicaments génériques dans le monde, est un groupe sud-africain, fournisseur de produits pharmaceutiques de marque et de génériques. Les produits Aspen sont vendus dans plus de 150 pays à travers le monde. Le Centre d’Excellence Biochem a pour but de supporter les ambitions d’Aspen pour les produits Biochem. Les produits Biochem, classifiés dans la catégorie des produits biologiques, constituent un des portefeuilles majeurs d’Aspen. C'est dans ce contexte qu’une offre de stage est proposée dans ce centre. Sujet : Analyse statistique / chimiométrique de données issues de différentes méthodes analytiques par RMN HSQC, SAX-HPLC (analyse de monosaccharides, et de disaccharides d’un polysaccharide sulfaté). L’objectif est d’utiliser des outils statistiques et chimiométriques pour : - anticiper la qualité des principes actifs par mise en place de modèles prédictifs, - améliorer la compréhension de différents principes actifs et des procédés industriels. Analyse de données : - issues de production, et du laboratoire de recherche, - Issues des matières premières, - Issues des résultats/contrôles libératoires des principes actifs. Mise en place de modèles de programmation sous R et statistique (Minitab) au sein du service en vue de déployer les modèles statistiques et chimiométriques.
Date de début :ASAP
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :1 184,22
Secteur d'activité :Recherche et Développement
Description :Voir sujet
En savoir plus :NA
Contact :sleguillou@fr.aspenpharma.com
Stage de M2 en Biostatistique
Publiée le 17/10/2017 16:05.
Stage, Unité MIAT - Toulouse.
Entreprise/Organisme :INRA
Niveau d'études :Master
Date de début :Printemps 2018
Durée du contrat :Entre 4 et 6 mois.
Rémunération :Taux légal (environ 550€ par mois).
Secteur d'activité :Biostatistique; Sélection de variable; Données climatiques; Agro-écologie.
Description :Voir fichier ici http://www.biostat.envt.fr/wp-content/uploads/2017/10/sujet_stage_sensiClim.pdf.
En savoir plus :http://www.biostat.envt.fr/wp-content/uploads/2017/10/sujet_stage_sensiClim.pdf
sujet_stage_sensiClim.pdf
Contact :remi.servien@inra.fr
INTERNSHIP: Evaluation of the EXNEX methodology in Phase I dose-escalation and Phase II POC studies
Publiée le 13/10/2017 17:16.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :INSTITUT DE RECHERCHE INTERNATIONAL SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 months
Secteur d'activité :BIOSTATISTICS
Description :It is becoming quite common in drug development to use multiple strata in a single clinical trial, to study the efficacy or safety of a new treatment in several subgroups or clinical indication for example. In early phase trials, where the uncertainty is at the most and decisions have to be made to guide further development, hierarchical modeling methods have shown to be superior to simple pooling or stratification since they allow borrowing information across strata. However, in some situations where exchangeability between strata is not observed in the data, the borrowing of information from extreme strata could lead to bias estimation and incorrect decision. To address this issue of exchangeability, the exchangeability–nonexchangeability (EXNEX) approach has been proposed to allow each stratum-specific parameter to be exchangeable with other similar strata parameters or nonexchangeable with any of them. Work plan: Methodology The intern will focus the first months of his 6-month period to do an extensive literature review of the EXNEX methodology and its application to Phase I dose escalation trials and Phase II POC study. Computing The intern will create a library of functions using R in order to apply this methodology in Phase I dose-escalation trials (using Bayesian Logistic Regression Model) as well as Phase II POC study.
En savoir plus :www.servier.com
Contact :celine.jean-boisde@servier.com
INTERNSHIP: Develop a predictive statistical model for stock management in clinical trials
Publiée le 13/10/2017 17:16.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :INSTITUT DE RECHERCHE INTERNATIONAL SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 months
Secteur d'activité :BIOSTATISTICS
Description :A common problem in managing and running clinical trials successfully is that of forecasting the needs over time of the promising treatment for the patients involved in the study. Indeed, the more patients , countries, and sites included in the study, the more difficult it is to manage the delivery of the drug tested, increasing the risk of stock-outs and/or the unnecessary costly overage. In the biostatistics department, we need to develop an advanced Bayesian model to predict the necessary stock and to simulate “what-if” scenarios, leveraging all available information. This dynamic statistical model will allow for adjustments to be made over time according to live study date ACTIVITIES: * Review of the available statistical methods * To set up the statistical Bayesian model to predict the necessary stock over time: - Choice of appropriate distribution - Use of Monte-Carlo simulations - Definition of a priori distributions … * Assessment of models performance using real-life data from internal trials * Collaboration with operational team * Collaboration with statistical experts in the Bayesian field of an external company * Programming with R (Stan)
En savoir plus :www.servier.com
Contact :celine.jean-boisde@servier.com
STAGE: Imputation multiple pour biomarqueurs soumis à un seuil de détection
Publiée le 13/10/2017 17:15.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :INSTITUT DE RECHERCHE INTERNATIONAL SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :BIOSTATISTIQUES / BIOMATHEMATIQUES
Description :Dans la recherche de biomarqueurs prédictifs ou pronostiques d’une réponse, la problématique des covariables soumises à un seuil de détection est souvent rencontrée. Les concentrations minimales sont reportées comme des valeurs non détectées ou inférieures à la limite de détection (LOD). Ces valeurs sont des données manquantes comprises entre 0 et la LOD, ce qui les rend Missing Non At Random (MNAR). Les méthodes d’imputation simple permettent d’attribuer une valeur à une donnée manquante, puis de réaliser l’analyse d’intérêt sur la base ainsi complétée. Ces méthodes ne prennent cependant pas en compte la variabilité induite par l’imputation et ne respectent pas la structure de la base de données (corrélations ou lien entre covariables). L’objectif du stage sera de développer une fonction d’imputation pour l’algorithme mice de Van Buuren et al. [2011]. Celle-ci devra répondre à la problématique d’un mélange de données MAR et soumises à un seuil de détection. On pourra par exemple utiliser la régression Tobit (Tobin [1958]; Gilbert [1987]). Mission: Au sein d’une équipe dédiée à l’analyse statistique des biomarqueurs dans les études pré-cliniques et cliniques, le stagiaire aura pour objectif de rechercher et comparer les méthodes d’imputation et de maximum de vraisemblance qui permettent d’intégrer la problématique des covariables soumises à un seuil de détection. Les méthodes les plus intéressantes seront implémentées en R et appliquées à un jeu de données réelles. Une extension possible du stage sera d’étendre ces méthodes au cas des covariables longitudinales.
En savoir plus :www.servier.com
Contact :celine.jean-boisde@servier.com
BIG DATA ENGINEER / ARCHITECTE SOLUTIONS H/F
Publiée le 13/10/2017 17:15.
Référence : Big Data.
CDI, Paris Ile-De-France.
Entreprise/Organisme :42 Consulting
Niveau d'études :Master
Date de début :ASAP
Durée du contrat :CDI
Rémunération :40 - 50 K annuelle
Secteur d'activité :Finance / Média
Description :42 CONSULTING est une société de conseil et d'expertise, basée à Paris, société de conseil en technologies et systèmes d’information, spécialisée dans le domaine de la finance, des médias et du digital. Depuis 2006, au fil de nombreux projets réalisés pour nos clients grands comptes, nous avons construit une expertise pointue dans le domaine du conseil en technologies. Cette expertise, à la fois métier, technologique et méthodologique, permet à 42 CONSULTING d’assurer sa mission: livrer, pour chaque projet, des solutions opérationnelles et efficaces qui viennent répondre aux problématiques et aux besoins des clients.
En savoir plus :42consulting.fr
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Contact :miriam.ouraghi@42consulting.fr

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