Environnement de développement en Data ScienceAccueil Catalogue de formation Environnement de développement en Data Science Data Science Ingénierie et développement Open Source Intra-entreprise Présentiel Distanciel Français Anglais Objectifs Comprendre l’écosystème de la data science Connaître les outils afférents à la réalisation d’un projet en data science. Prérequis : Aisance avec les outils informatiques Disposer d’une connexion Internet Moyens pédagogiques et d’encadrement : Séances avec le formateur Support pédagogiques format numérique Alternance entre théorique et pratique. Dispositif de suivi et d’évaluation des acquis : Mise en pratique et exercices Appréciation de la formation à chaud. Résultats & compétences attendus à l’issue de la formation : À l’issue de cette formation, le participant aura une idée précise de ce que représente la data science, les outils disponibles pour mettre en oeuvre des projets de data science, quel langage de programmation choisir et comment organiser son travail. Programme de la formation JOUR 1 L’environnement unix, l’interaction avec un shell, les outils open source (sed, awk, grep, jq, csvkit, etc.), R et Python, SQL et NoSQL Le contrôle de révision et travail collaboratif avec Git La méthodologie de gestion d’un projet en data science Les principes de base du génie logiciel et bonnes pratiques JOUR 2 Le recueil et traitement de l’information (plans d’expérience et essais cliniques, enquête et sondages, données web, open data) L’architecture distribuées et base de données, map-reduce, big data, Apache Spark Télécharger le programme complet Durée 14 heures Niveau Débutant Public Toute personne souhaitant découvrir l’écosystème de la data science. Participants 8 personnes maximum Nous consulter pour un devis personnalisé. Vous recherchez des informations sur une formation ? Vous souhaitez mettre en place une session de formation sur mesure ? Contactez notre équipe pédagogique ! Remarque : JavaScript est requis pour ce contenu. ChemDraw ChemDraw s’est imposé depuis longtemps comme la référence des logiciels de dessin de structures moléculaires. Afin de proposer à chaque utilisateur l’outil adapté à ses besoins, le logiciel existe maintenant en trois versions : ChemDraw Prime, ChemDraw Professional et Signals ChemDraw. Cette déclinaison permet de satisfaire les besoins de tous les chercheurs, étudiants et professeurs impliqués dans la chimie et les domaines connexes. ChemDraw Professional pour Mac et Signals ChemDraw intègrent maintenant un cahier de laboratoire électronique accessible via le cloud, permettant de collaborer facilement et sans contraintes. En savoir plus Formations à venir Communication et rédaction scientifique Intelligence Artificielle Générative pour l’enseignement Recherche - Concepts et applications Objectifs Découvrer le principe de fonctionnement global du Deep Learning et de l’Intelligence Artificielle Générative et bénéficier du potentiel des outils d’IAG Utiliser des techniques de prompting avancées pour répondre à des besoins métier. Produire des activités pédagogiques telles que des notes de cours, des guides d’étude, ou des résumés de chapitres pour aider les étudiants dans leur apprentissage. Concevoir des examens et des quiz à partir du contenu de formation développé pour les étudiants et gagner du temps dans la préparation de vos cours Générer des scénarios ou cas d’étude pour des travaux de groupe, basés sur des sujets d’actualité ou des avancées scientifiques pour décupler les possibilités d’animations de cours (contenu, ateliers de groupes, etc.) Gérer l’accès de ses étudiants à l’IAG et adapter son enseignement pour en maitriser les impacts Classifier les outils d’intelligence artificielle générative selon les médias mis en œuvre (text-to-text, text-to-image, etc.), et sélectionner le bon outil pour un cas d’usage précis. 21 et 28 juin S'inscrire Demander un devis