Catalogue de formation Accueil Formation Catalogue de formation Vous trouverez ici notre catalogue de formations ‘sur étagère’: les programmes qui servent de base et de repères pour ce que nous pouvons réaliser ensemble. Certaines de ces formations correspondent à des problématiques très précises et répondent à un besoin circonscrit, comme les formations sur une méthode spécifique abordée via le prisme d’un logiciel ; d’autres peuvent s’associer afin de composer un véritable parcours de formation modulaire qui assure une montée en compétences progressive. Toutes nos formations sont proposées en intra-entreprise, c’est à dire pour une personne, une équipe ou un établissement en particulier: elles peuvent être adaptées à vos contraintes et à vos objectifs dans le cadre de formations sur-mesure. Plusieurs formations sont aussi proposées en sessions inter-entreprise, c’est-à-dire que vous pouvez décider de vous inscrire individuellement, en toute liberté, à une session proposée à notre calendrier. Bien que les informations disponibles pour chacune de ces formations tentent d’être exhaustives, si vous aviez des questions ou des doutes quant au niveau ou aux prérequis, nous nous ferons un plaisir de valider ensemble l’adéquation entre le programme et votre objectif. N’hésitez à nous consulter pour déterminer ensemble la forme que prendra votre projet de formation. Nos formations inter-entreprise se tiennent pour l’instant en classe virtuelle, et vous pouvez bénéficier durant toute leur durée de l’accès à notre plateforme de formation dédiée : un espace où participer aux sessions, accéder aux contenus pédagogiques, vous documenter, participer aux sessions, échanger avec les autres apprenants, et plus encore. Nos conditions Générales de Vente formations sont téléchargeables ci-dessous : Formation-CGV-2022-1Télécharger Public en situation de handicap Nous avons entrepris des démarches afin de nous adapter et conscientiser nos équipes et partenaires autour d’une approche globale du handicap, Nous œuvrons pour plus d’inclusivité et pour garantir l’égalité des chances et d’accès à nos parcours de formation, quelle que soit la situation des apprenants. N’hésitez pas à nous faire part de vos besoins spécifiques. Nous n’aurons peut-être pas la solution d’emblée, mais nous mettrons tout en œuvre pour fournir une réponse individualisée et vous accueillir dans les meilleures conditions. Pour plus d’informations, vous pouvez contacter notre Référent Handicap en vous adressant à formation(at)ritme.com. Analyse Formation modulaire à NVivo - Approfondissement de NVivo Découvrir Formation modulaire à NVivo - Approfondissement de NVivoÉchanger avec les participants sur leurs pratiques de NVivo et approfondissement des connaissances et compétences suivantes : Maitriser l’environnement NVivo. Gestion des sources Gestion des cas Codage des sources Requêtes et matrices Documenter son analyse ; mémos, annotations et liens à. Visualisation et exportation L’importation et l’utilisation des données provenant des réseaux sociaux et du web Le travail collaboratif et la comparaison d’encodeur. 3 modules de 4h et 1 module de 3h Retour sur les principes de bases l’analyse qualitative avec NVivo Échange avec les participants sur leurs pratiques Remise à niveau si nécessaire La génération et utilisation des cas Les requêtes : Approfondir la compréhension de son corpus et son codage Les requêtes automatiques et le travail collaboratif Documenter ses analyses, son travail et les visualisations Le travail depuis les données du Web La revue de littérature avec Nvivo et échange sur la publication avec Nvivo Analyse Coaching Présentiel Français Anglais Formation modulaire à NVivo - Découvrir Nvivo Découvrir Formation modulaire à NVivo - Découvrir Nvivo Comprendre le rôle de NVivo dans le processus de l’analyse qualitative. Comprendre et maîtriser l’environnement NVivo. Gestion des sources Gestion des cas Codage des sources Les matrices de croisement Documenter son analyse ; mémos, annotations et liens à. 4 modules de 3h Programme détaillé de la formation L’analyse qualitative avec NVivo et prise en main du logiciel Rappel des principes de bases en analyse qualitative La place des logiciels d’aide à l’analyse qualitative dans le processus de recherche NVivo son interface et sa philosophie La préparation d’un projet Préparation des sources, organisation du logiciel et importation de sources (données textuelles en word et pdf et images) La carte mentale NVivo : le brainstorming comme point de départ du codage Exercices pratiques Le codage déductif et inductif Exercices pratiques sur base de données textuelles et image. Les différentes logiques de codage. Les relations Le cas particulier des données audio et vidéos et la transcription Les différents types de transcription. Échange entre les participants sur leurs pratiques Les outils pour réaliser une transcription efficacement Démonstration de NVivo transcription I Importation de transcription réalisée en dehors de Nvivo Les requêtes automatiques Codage automatique des émotions et des thèmes Codage automatique sur base de la structure des documents – travailler avec des entretiens semi-structurés et structurés Travailler avec des enquêtes et des tableaux de données Importation des fichiers Excel Le codage automatique des tableaux de données Documenter ses analyses, son travail + Matrices de croisements Mémos et annotations Liens à Liaisons internes Les matrices de croisement pour explorer les liens entre les idées Analyse Analyse Coaching Inter-entreprise Intra-entreprise Inter-entreprise Intra-entreprise Intra-entreprise Distanciel Distanciel Distanciel Stata, traitement des dates et analyse des séries temporelles : Series Temp 1 et 2 Découvrir Stata, traitement des dates et analyse des séries temporelles : Series Temp 1 et 2 Traiter et Analyser des séries temporelles avec Stata. 2 modules de 3,5 heures chacun Stata Séries Temp 1 : Une introduction au traitement et à l’analyse des séries temporelles Traitement des variables de date et opérateurs de séries temporelles Les graphiques spécifiques pour les séries temporelles Les méthodes de lissage pour corriger des variations saisonnières et/ou prédire Un exercice pratique Stata Séries Temp 2 : Quelques méthodes d’estimation spécifiques La régression linéaire à partir de séries temporelles La modélisation ARIMA La prévision Exercice synthétique Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Économétrie / Finance Chimie / Bio Biostatistiques avec R Découvrir Biostatistiques avec R Apprendre à utiliser le logiciel R pour analyser des données Être capable de comprendre et choisir le test statistique approprié Savoir représenter des données sous R Comprendre les statistiques Logiques de raisonnement et hypothèses. Notions de base pour utiliser R en statistiques Les fondamentaux du logiciel R. La création de variables et la manipulation de données. Choisir le test approprié Loi normale et homoscédasticité. Comparaison de moyennes Tests paramétriques. Tests non paramétriques. Les analyses multivariées Coefficient de corrélation de Pearson. L’analyse en composantes principales (ACP) Chimie / Bio Open Source Statistiques théoriques et appliquées Distanciel Italien Français Français Jump Start Signals Notebook Découvrir Jump Start Signals NotebookModule 1: Administrator training (4h, 5 personnes max): Acquérir les compétences afin de pouvoir intégrer, soutenir et faire évoluer la plateforme Signals Notebook aux besoins de votre organisation Apprendre comment votre pratique professionnelle est mise en oeuvre Ajuster les attributs, créer et distribuer des modèles de système, gérer les utilisateurs, les groupes et les associations de groupes, examiner les résultats de l’analyse des données Examiner les options de verrouillage ou de fermeture des travaux Définir les autorisations via la politique de sécurité Module 2: Introductory, First Time User training for Signals Notebook (2 sessions de 4h, 15 personnes max par session ): Assurer l’adoption rapide de Signals Notebook grâce à la formation des utilisateurs finaux – conçue pour les nouveaux utilisateurs ayant des antécédents scientifiques variés et provenant de diverses disciplines. Apprendre les compétences clés, encourager les meilleures pratiques Apprendre à partager des conseils et des astuces Apprendre à répondre aux questions et se familiariser avec les ressources en libre-service Voir programme détaillé ci-joint. Chimie / Bio Chimie / Bio Chimie / Bio Chimie / Bio Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Anglais Communication et rédaction scientifique Communicating science to a wider audience Découvrir Communicating science to a wider audienceCe stage pour des chercheurs scientifiques et toute personne travaillant dans la communication scientifique de fournir aux stagiaires les moyens et techniques journalistiques, écrits et oraux, pour simplifier leurs messages complexes, en utilisant des métaphores plus faciles à comprendre et en évitant le langage aride des experts. En résumé, comment formuler les « headlines » dynamiques, comment synthétiser et simplifier ces messages, et vulgariser afin qu’ils puissent être compris par le plus grand nombre. Journée 1 Définition du concept de « populaire ». La notion du populaire aujourd’hui n’est pas le même que celle d’hier car les médias ont énormément évoluées. Diapos. Les médias comme vecteur de savoir. Les meilleurs films de science-fiction, livres, etc. Pourquoi ces films, livres, etc. en particulier ? Discussion sur ce que les gens trouvent attirant dans les présentations – pourquoi veulent -ils toucher un public plus grand ? Pourquoi votre travail est-il important ? Qu’est-ce qu’il va changer ? Le cible ? Pourquoi le public pourrait être intéressé ? « Storytelling » – comment construire un narrative – début – milieu – fin. L’importance des « chutes ». « Highlights » – Quels sont les « highlights » de votre travail. Création de 4/5 phrases dynamiques. Liste de métaphores – inventer des métaphores. Lecture de textes de « Nature » et l’extraction de mots clés ayant de l’impact. Leur sens ? Pouvez-vous les utiliser ? Les titres – la création de titres qui retient l’attention – règles – mots clés – verbes clés – pensez en termes des mots clés et les verbes clés de votre travail – les verbes créent le dynamisme. Une analyse des « news highlights » de Nature. Interviewez vos collègues de stage et rédigez des courts rapports sur leur travail. Inventez des titres courts pour les « highlight reports ». Les structures des paragraphes. Choix d’une structure ou une combination des structures pour la rédaction d’un blog à mettre en ligne sur Facebook, par exemple. Exemples de Nature et New Scientist. Combinez les 6 questions – qui – quoi – quand – comment – où – pourquoi et l’utilisez dans l’article du blog. Trouvez une image. L’importance des images. Rédaction d’un texte d’environ 500/600 mots sur votre propre travail. Segmentez-le en paragraphes. Ecrire la légende de l’image. Montrez-la à 4 autres stagiaires pour obtenir leurs opinions afin d’améliorer le blog. Journée 2 La passion dans l’expression orale. L’idée de base d’une présentation orale en 180 secondes (3MT). Prononciation – intonation. Présentation sur comment donner une présentation. Langage corporel. La projection de soi – contrôler le trac. Feuille de minutage – les mots qu’il faut et quand. Comment condenser une thèse de 180 pages en seulement 2 pages? Combien de informations pouvez-vous communiquer en 180 secondes – 133 à 180 mots/minute donc ~400 à 540 mots en 3 minutes. Travail en groupes afin de structurer les présentations. Choix des métaphores – analogies. Créer 1 diapo PowerPoint pour toute la présentation. Discussion en groupes sur votre message. Point clés et comment les mettre en avant.Chronométrage et synchronisation. Présentation de présentations ayant gagnés des prix. Chaque stagiaire donne sa présentation au moins deux fois. Communication et rédaction scientifique Communication et rédaction scientifique Communication et rédaction scientifique Rédaction d’articles scientifiques en anglais Découvrir Rédaction d’articles scientifiques en anglais Comprendre et savoir utiliser l’approche anglo-saxonne dans la rédaction d’articles scientifiques Mettre en pratique les enseignements sur le champ sur son propre travail Comprendre l’importance du lecteur et donc de la clarté et précision de son message Comprendre qu’il faut penser dans la langue dans lequel on écrit pour le rendre plus compréhensible Savoir mieux utiliser la grammaire et la syntaxe dans ses écrits pour les rendre plus clairs Maîtriser la structure de l’article et donc mieux structurer son discours Avoir une trame et une boite à outils réutilisable pour d’autres articles Jour 1 Présentation du stage et définition des objectifs de chaque stagiaire L’utilisation du résumé pour décrire la méthode suivie pour le stage Comment penser en anglais pour écrire directement sans passer par le français Chaque phrase doit remplir une fonction précise La logique de l’enchainement des pensées Exercices d’analyse et simplification de textes complexes en anglais Exercices sur les prépositions et « phrasal verbes » Exercice avec un « abstract » réel de la revue « Nature » Les stagiaires rédigent leurs propres abstracts Aide et correction par le formateur L’introduction, ses composants, ses objectifs et sa structure : contexte de la recherche, références, méthode utilisée, … Les conjugaisons nécessaires – exercices. L’importance de la chronologie pour les références La mise en avant de l’objectif de l’article dans l’introduction : l’importance de l’étude Les stagiaires choisissent et rédigent au choix une des quatre parties de l’introduction Aide et correction par le formateur Jour 2 Identification des erreurs typiques d’anglais faites par des chercheurs dans des textes scientifiques La syntaxe anglaise, les différences entre la syntaxe anglaise et française Différences de conception culturelle Analyse et repérage des erreurs dans des textes écrits par d’autres chercheurs Exercices La méthode : l’importance des conjugaisons et le passif Exemples des méthodes déjà publiées Chaque stagiaire rédige sa méthode Les stagiaires lisent les méthodes de leurs collègues en essayant d’identifier leurs erreurs éventuelles, syntaxe difficile à comprendre, … Les résultats L’importance des comparaisons, oppositions et causes et effets et le langage utilisé Exemples des résultats dans des publications Grammaire et exercices Vocabulaire pour décrire l’évolution des phénomènes observés Le langage des figures, illustrations, graphiques, … comment les présenter et les décrire Choix des figures par les stagiaires Rédaction des descriptionsJour 3 Reprise des résultats. Aide et correction par le formateur. La discussion L’utilisation de l’introduction comme gabarit pour la discussion pour faciliter sa rédaction Les réponses attendues dans la discussion par rapport aux questions posées dans l’introduction Les adverbes d’opposition, de débat, de prise en compte L’ajout des informations supplémentaires Discussion entre les stagiaires afin qu’ils puissent mieux identifier les points difficiles dans leurs propres discussions et clarifier leurs idées Rédaction d’une partie de la discussion au choix Aide et correction par le formateur La conclusion et perspectives La spéculation, verbes modaux, structure, synthèse Rédaction de la conclusion Lettres à l’éditeur et aux « reviewers Exercice – test ludique Communication et rédaction scientifique Inter-entreprise Intra-entreprise Présentiel Présentiel Présentiel Anglais Anglais Anglais Data Science Environnement de développement en Data Science Découvrir Environnement de développement en Data ScienceComprendre l’écosystème de la data science et connaître les outils afférents à la réalisation d’un projet en data science. Prérequis Aisance avec les outils informatiques, disposer d’une connexion Internet Programme détaillé 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 Moyens pédagogiques et d’encadrement : Plateforme digitale de formation dédiée (LMS). 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. Mis à jour le : 13/04/2021 Data Science Data Science Data Science Data Science Data Science Data Science Data Science Data Science Data Science Initiation au langage R Découvrir Initiation au langage R Découvrir le logiciel R et s’initier aux premiers rudiments de ce langage R1 : Premiers pas dans R Introduction Saisir une commande dans la console Ecrire un script propre, structuré et commenté Créer, modifier, visualiser et effacer un objet Manipuler les différents types de données et structures des données Les objets R : vecteurs, facteurs, matrices, tableaux, listes, data frames, fonctions R2 : Importer, contrôler et exporter des tableaux de données Afficher et modifier le répertoire de travail Importer des données contenues dans un fichier .csv Contrôler les types de ses variables et les modifier si besoin Les variables qualitatives : les facteurs Contrôler les données manquantes Exporter un tableau de données dans un fichier .csv R3 : Valorisation numérique des données Manipuler son jeu de données (sélection de variables, de lignes …) Valorisation numérique : faire connaissance avec le jeu de données, résumer et quantifier l’information Statistiques descriptives, comptages, tableau croisé Agrégation de données (statistiques par groupe d’observations) R4 : Valorisation graphique des données Création de graphiques de base : histogramme, nuage de points, boîte à moustaches, diagramme en bâtons, diagramme circulaire Modifier les différentes options de base des graphiques (couleur, titre, type des points et des lignes, taille, …) Ajouter des éléments dans un graphique (points, lignes, segments, légendes, …) Enregistrer un graphique Data Science Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Économétrie / Finance Découverte du logiciel Stata : Stata Deb1 – Stata Deb4 Découvrir Découverte du logiciel Stata : Stata Deb1 – Stata Deb4 Maîtrise des fonctions de base afin d’être autonome avec Stata sur les sujets suivants : Statistiques descriptives, graphiques et premières estimations. 4 modules de 3,5 heures chacun Stata Deb1 : A la rencontre du logiciel Présentation de l’environnement du logiciel Comment paramétrer une session Stata pour être efficace La syntaxe générale d’une commande de Stata Savoir utiliser l’aide pour devenir autonome Exemple commenté d’une session Stata pour en appréhender les possibilités Importer des données, les décrire et les visualiser : une première approche Un premier Exercice Stata Deb2 : Travailler ses données Exploration d’un fichier de données : le conditionnel if, by et in Manipuler des variables : création, recodage, labels et plein d’autres astuces Manipuler des données : trier, supprimer, fusionner, changement de format et produire des données agrégées Un exercice pour se tester Stata Deb3 : Statistiques Descriptives, Tables et Graphiques Statistiques descriptives Tables statistiques synthétiques Analyse univariée Une introduction à l’analyse de la variance Les graphiques avec Stata Un exercice synthétique Stata Deb4 : Une introduction à la régression Régression linéaire : estimation, post-estimation, diagnostics et tests Régression logistique : estimation, post-estimation, diagnostics et tests Découverte de la programmation : les boucles Exercice synthétique (suite) Économétrie / Finance Stata, traitement des dates et analyse des séries temporelles : Series Temp 1 et 2 Découvrir Stata, traitement des dates et analyse des séries temporelles : Series Temp 1 et 2 Traiter et Analyser des séries temporelles avec Stata. 2 modules de 3,5 heures chacun Stata Séries Temp 1 : Une introduction au traitement et à l’analyse des séries temporelles Traitement des variables de date et opérateurs de séries temporelles Les graphiques spécifiques pour les séries temporelles Les méthodes de lissage pour corriger des variations saisonnières et/ou prédire Un exercice pratique Stata Séries Temp 2 : Quelques méthodes d’estimation spécifiques La régression linéaire à partir de séries temporelles La modélisation ARIMA La prévision Exercice synthétique Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Analyse Économétrie / Finance Ingénierie et développement Origin : Graphiques avancés Découvrir Origin : Graphiques avancés Maitrise des possibilités de personnalisation des graphiques Batch Plotting avancé Stratégies de réalisation de graphiques complexes 1. Utilisation des templates et des clones 2. Personnalisation des thèmes et des listes incrémentales 3. Batch plotting 4. Stratégies de réalisation de graphiques complexes Ingénierie et développement Ingénierie et développement Ingénierie et développement Ingénierie et développement Ingénierie et développement Ingénierie et développement Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Présentiel Origin : Programmation Découvrir Origin : Programmation Maîtriser des fonctions de base de la programmation: accès aux différents objets d’Origin, variables, fonctions, boites de dialogue. 1. Environnement Script Window, Command Window et Code Builder Déclenchement de scripts à partir de boutons de raccourci Déclenchement de scripts par des événements 2. Types de variables 3. Accès aux objets Origin Accès aux données issues de workseet Graphiques et personnalisation Objets graphique 4. Opérateurs et calculs 5. Structures des scripts 6. Fonctions 7. Boites de dialogues Ingénierie et développement Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Français Management du changement Innover avec le design thinking Découvrir Innover avec le design thinkingComprendre le processus de Design Thinking afin de l’utiliser pour innover et résoudre des problèmes complexes. 1.Discover : à la découverte du challenge à relever 2.Define : définir avec précision le problème à résoudre 3.Develop : imaginer la solution la plus pertinente 4.Deliver : construire la solution et recueillir des feedbacks selon une démarche itérative Management du changement Management Agile des projets scientifiques Découvrir Management Agile des projets scientifiques Objectifs pédagogiques: Aborder l’état d’esprit et les concepts de l’Agilité Pourquoi passer à l’Agilité ? Introduction à l’Agilité Le vocabulaire de l’Agilité Les principes de Scrum Management du changement Open Source Biostatistiques avec R Découvrir Biostatistiques avec R Apprendre à utiliser le logiciel R pour analyser des données Être capable de comprendre et choisir le test statistique approprié Savoir représenter des données sous R Comprendre les statistiques Logiques de raisonnement et hypothèses. Notions de base pour utiliser R en statistiques Les fondamentaux du logiciel R. La création de variables et la manipulation de données. Choisir le test approprié Loi normale et homoscédasticité. Comparaison de moyennes Tests paramétriques. Tests non paramétriques. Les analyses multivariées Coefficient de corrélation de Pearson. L’analyse en composantes principales (ACP) Chimie / Bio Open Source Statistiques théoriques et appliquées Distanciel Italien Français Français Initiation au langage R Découvrir Initiation au langage R Découvrir le logiciel R et s’initier aux premiers rudiments de ce langage R1 : Premiers pas dans R Introduction Saisir une commande dans la console Ecrire un script propre, structuré et commenté Créer, modifier, visualiser et effacer un objet Manipuler les différents types de données et structures des données Les objets R : vecteurs, facteurs, matrices, tableaux, listes, data frames, fonctions R2 : Importer, contrôler et exporter des tableaux de données Afficher et modifier le répertoire de travail Importer des données contenues dans un fichier .csv Contrôler les types de ses variables et les modifier si besoin Les variables qualitatives : les facteurs Contrôler les données manquantes Exporter un tableau de données dans un fichier .csv R3 : Valorisation numérique des données Manipuler son jeu de données (sélection de variables, de lignes …) Valorisation numérique : faire connaissance avec le jeu de données, résumer et quantifier l’information Statistiques descriptives, comptages, tableau croisé Agrégation de données (statistiques par groupe d’observations) R4 : Valorisation graphique des données Création de graphiques de base : histogramme, nuage de points, boîte à moustaches, diagramme en bâtons, diagramme circulaire Modifier les différentes options de base des graphiques (couleur, titre, type des points et des lignes, taille, …) Ajouter des éléments dans un graphique (points, lignes, segments, légendes, …) Enregistrer un graphique Data Science Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Open Source Process et métiers des laboratoires Analyse des données épidémiologiques avec STATA Découvrir Analyse des données épidémiologiques avec STATA Utiliser des outils d’épidémiologie et de bio statistique pour décrire, surveiller et étudier les déterminants de la santé de la population. Acquérir les connaissances statistiques clés nécessaires à la réalisation de recherches valides Décrire et résumer les données Élaborer des hypothèses et analyser les données. Interpréter et communiquer les résultats STATA est un logiciel de statistiques et d’économétrie largement utilisé par les économistes et les épidémiologistes. Dans le domaine de l’analyse des données de santé, avec ses commandes dédiées, STATA permet de réaliser des analyses épidémiologiques de base, de générer les tables préliminaires et les calculs nécessaires aux études de cohorte ou de cas-témoins. STATA permet également d’utiliser une panoplie de méthodes statistiques très diversifiées largement utilisées dans le domaine de l’analyse des données épidémiologiques. Que vous meniez des recherches sur les maladies infectieuses, que vous enquêtiez sur l’exposition à des agents pathogènes ou que vous étudiiez des maladies chroniques, STATA fait partie de l’ensemble des logiciels les plus adaptés pour gérer vos données, pour disposer des outils statistiques nécessaires à vos projets de recherche. Il vous offre également la possibilité de créer des graphiques de qualité afin que vous puissiez publier clairement vos résultats. Analyses bio-statistiques de base Rappels sur le logiciel STATA et sur la manipulation des données Analyses univariées Analyse de données quantitatives : t-test, tests non paramétriques Analyse de données qualitatives : test de chi-deux, test de Fisher, test de Mc Nemar Corrélation : Pearson, Spearman Tables épidémiologiques Tableau stratifié 2 × 2 et 2 × 2 pour les données longitudinales, d’étude de cohorte, cas-témoins et cas-témoins appariées Rapport de côtes, rapport d’incidence, rapport de risque, différence de risque et fraction attribuable Chi-carré, tests de Fishers exacts et mantel-Haenszel Exercices Détermination de la taille de l’échantillon Calcul de la taille de l’échantillon, Poids d’échantillonnage Puissance statistique Construire des groupes de comparaison valides Exercices Introduction aux modèles statistiques de base utilisés en épidémiologie ANOVA, ANCOVA Régressions linéaires simples et multiples Introductions aux notions de confusion, de modification et de médiation Régression logistique Exercices Analyse de survie Analyse des données de durée : mise en forme des données, censure (droite et gauche), troncature (droite et gauche) Modèle de Kaplan-Meier et taux de hasard Modélisation de la survie en fonction des covariables à l’aide de modèles de régression de Cox, Weibull, lognormal et autres. Prédire les rapports de risque Exercices Process et métiers des laboratoires Process et métiers des laboratoires Process et métiers des laboratoires Process et métiers des laboratoires Process et métiers des laboratoires Process et métiers des laboratoires Bioélectrochimie - Concepts et applications Découvrir Bioélectrochimie - Concepts et applications Acquérir les bases en bioélectrochimie. Connaître les outils utilisés en bioélectrochimie. Connaître les applications concrètes des systèmes bioélectrochimiques. Pouvoir collaborer avec des chimistes/biologistes dans le cadre de projets incluant un système bio-électrochimique. Initiation aux systèmes bioélectrochimiques Qu’est-ce qu’un système bioélectrochimique ? Les biofilms électroactifs. Les microorganismes électroactifs modèles. De la sélection anodique aux interactions microbiennes. Les réacteurs : design et matériaux. Les applications réelles Traitement des eaux usées. Traitement d’effluents industriels. Production de molécules d’intérêt. Autres applications. Process et métiers des laboratoires Publication EndNote : outil de gestion bibliographique et de publication Découvrir EndNote : outil de gestion bibliographique et de publication Créer sa base de données bibliographique Organiser et gérer ses références avec EndNote Alimenter sa base avec de nouvelles références par différents exports : DOI, PDF, sites web,… Citer ses références bibliographiques avec EndNote et publier des documents avec Microsoft Word, des articles contenant des références bibliographiques Echanger et partager ses références Prendre en main le logiciel EndNote : présentation du logiciel et prise en main (30 min) Importer des références vers EndNote depuis différentes sources et différents formats : DOI, PDF, bases de données, site web,… exercices concrets avec imports de différents formats de documents, navigation sur internet pour rechercher de nouveaux documents (1h30) Saisir manuellement de références : exercices (15 min) Joindre des documents (pdf, photos, graphique,…) à vos références (15 min) Organiser votre bibliothèque EndNote (notion de groupes) présentation, exercice et cas concrets (30 min) Gérer sa bibliothèque (doublon, lien vers texte intégral, personnalisation du logiciel, …) : présentation, exercices (30 min) Intégrer des citations dans un document ou un article avec le logiciel Word (insérer des références, utiliser des modèles, notion de style bibliographique) présentation, exercices, cas concrets (2h) Constituer des bibliographies thématiques en fonction des besoins : exercices (30 min) La notion de style et personnaliser un style : exposé théorique, explication, exercices (30 min) Echanger et partager ses références : exposé théorique et exercices (30 min) Publication Publication Mettre en place sa veille scientifique et technologique dans un projet innovant Découvrir Mettre en place sa veille scientifique et technologique dans un projet innovant Réussir la mise en œuvre de la veille scientifique, technique et technologique d’un projet. Connaître le cycle de veille et organiser son plan de veille. Organiser les différentes étapes de la veille concrètement. Se familiariser avec les bases du cycle global de la veille scientifique, présentation théorique et présentation des projets individuels (30 min) Identifier les étapes clés du processus de veille scientifique, présentation et exercice pratique (30 min) Méthodologie de recherche d’informations scientifiques, techniques et technologiques : exposé théorique et exercice de mise en pratique (30 min) Bien définir ses besoins, son périmètre et ses axes de recherche exercice pratique : exercice de mise en pratique (1h30) Organiser une veille ciblée cas concret (30 min) Bien choisir ses sources : les différents moteurs de recherche scientifiques, les bases de données et la littérature grise exercice , fiche technique, fiches conseil(1h30) Choisir et analyser les informations importantes au projet présentation théorique (30 min) Evaluer et gérer les informations (15 min) Diffuser sa veille : présentation (30 min) Point sur les outils de veille : présentation (15 min) Ajuster et mener des actions correctives sur le projet : théorie (30 min) Publication Statistiques théoriques et appliquées Biostatistiques avec R Découvrir Biostatistiques avec R Apprendre à utiliser le logiciel R pour analyser des données Être capable de comprendre et choisir le test statistique approprié Savoir représenter des données sous R Comprendre les statistiques Logiques de raisonnement et hypothèses. Notions de base pour utiliser R en statistiques Les fondamentaux du logiciel R. La création de variables et la manipulation de données. Choisir le test approprié Loi normale et homoscédasticité. Comparaison de moyennes Tests paramétriques. Tests non paramétriques. Les analyses multivariées Coefficient de corrélation de Pearson. L’analyse en composantes principales (ACP) Chimie / Bio Open Source Statistiques théoriques et appliquées Distanciel Italien Français Français Plans factoriels avec Design Expert Découvrir Plans factoriels avec Design ExpertApprendre à créer et analyser des Plans d’Expériences Factoriels avec Design Expert Jour 1 1. Principes : modélisation locale empirique par un polynôme ; degré d’un polynôme ; erreur de modélisation ; hypothèse de hiérarchie des degrés ; effets & coefficients ; 2. Notions : facteurs (quantitatifs & qualitatifs) ; domaine expérimental ; norme ; réponses ; expériences ; économie d’essais ; erreur expérimentale ; efficacité 3. Stratégies : hypothèse de hiérarchie des degrés : alternative Plan Factoriel / Plan en Surface de Réponse ; Plan Factoriel : alternative Complet / Fractionnaire ; principes du fractionnement 4. Utilité : disposer d’un modèle empirique de fonctionnement du système étudié dans un domaine de variation prédéfini permettant de comprendre l’impact des facteurs sur les réponses 5. Estimation des coefficients d’un polynôme : Cas général : effets plus ou moins fortement redondants ; régression linéaire multiple nécessaire ; Orthogonalité : effets parfaitement indépendants ; estimation directe possible 6. Typologie des plans d’expériences proposés par Design-Expert : • Plans « standards » (généralement orthogonaux) : Pas de contrainte sur : le domaine expérimental, le nombre d’essais, … • Plans factoriels à 2 niveaux (effets des facteurs quantitatifs supposés rectilignes) : – Plans factoriels à 2 niveaux complets et fractionnaires / Concomitances – Résolution – Plans de Plackett & Burman (matrices de Hadamard) • Plans factoriels complets quelconques : problèmes comportant des facteurs qualitatifs à plus de deux niveaux • Revue des Plans en « Surface de réponse » (effets des facteurs quantitatifs supposés curvilignes) : • plans Optimaux préconstruits : « Min Run Res V » ; « Min Run Res IV » Jour 2 : Avec Design Expert : 1. Plan Factoriel – Traitement d’exemple(s) : • Création d’un Plan Factoriel avec Design Expert : • Catalogue – Guide – Résumé • Evaluation : modèle – ddl ; VIF ; Ri² ; puissance ; leviers – graphes d’erreur • Comparaison des divers types de plans pour un problème donné : Plan de Plackett & Burman (criblage de facteurs influents) Plan factoriel fractionnaire (modèle avec interactions) Plans Optimaux préconstruits (en général meilleur rapport Qualité/Prix) : « Min Run Res V » (modèle avec interactions) « Min Run Res IV » (modèle sans interaction) • Principes de construction de ces plans – Justification théorique. 2. Analyse des résultats avec Design Expert : • Analyse de corrélation entre Réponses • Modélisation « Factorielle » de chaque Réponse : • Commentaires – Interprétation – Rappel des concepts statistiques nécessaires à la compréhension Définition d’un modèle : Significatif – Parcimonieux – Déterminatif – Valide Faut-il transformer la réponse ? Voir Validation du modèle ; Box-Cox Significativité des Effets : graphes de normalité ; graphe de Pareto ; listes ; analyse de variance (ANOVA) : tests de Fisher ; coefficients ; équations Parcimonie du modèle : sélection des Effets réellement influents (significatifs) ; manuelle : interactive sur graphiques d’effets ou par liste ; automatique Détermination (coefficients de) du modèle : ANOVA : R² ; R² ajusté ; R² de prédiction Validation du modèle : ANOVA : courbure (si points au centre) ; amplitude du Résidu : écart-type ; structure du Résidu : graphes de diagnostic (normalité ; ordre ; Box-Cox) Utilisation du modèle : graphes de visualisation et de compréhension du modèle Jour 3 : 1. Analyse des résultats avec Design Expert : • Suite et fin • Commentaires – Interprétation – Rappel des concepts statistiques nécessaires à la compréhension 2. Optimisation des réponses avec Design Expert : • Numérique : Critères de désirabilité – Solutions – Graphes • Graphique : Critères de plage – Graphes • Prédictions : Intervalles de Confiance et de Prédiction • Commentaires – Interprétation – Rappel des concepts statistiques nécessaires à la compréhension 3. Augmentation d’un plan factoriel (ajouts d’essais) avec Design Expert : • de la résolution en cours à une résolution supérieure (clarification de concomitances) • (Fold / Semifold / Optimal factorial) • d’un plan de résolution V ou plus à un plan en Surface de Réponse (caractérisation de courbure) Introduction aux plans en Surface de Réponse • Questions et réponses. • Présentation et commentaires de problématiques « participants ». Statistiques théoriques et appliquées Statistiques théoriques et appliquées Statistiques théoriques et appliquées Statistiques théoriques et appliquées Statistiques théoriques et appliquées Statistiques théoriques et appliquées Statistiques théoriques et appliquées Statistiques théoriques et appliquées Conseil Coaching Coaching Coaching Coaching Découvrez le calendrier des prochaines formations Filtres Logiciels Catégorie Analyse Chimie / Bio Communication et rédaction scientifique Data Science Économétrie / Finance Ingénierie et développement Management du changement Open Source Process et métiers des laboratoires Publication Statistiques théoriques et appliquées Type de formation Coaching Conseil Inter-entreprise Intra-entreprise Modalité Blended Distanciel Présentiel Langue Allemand Anglais Français Italien 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 & ChemOffice 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 ChemOffice+ Cloud. 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 ChemOffice+ Cloud intègrent maintenant un cahier de laboratoire électronique accessible via le cloud, permettant de collaborer facilement et sans contraintes. En savoir plus Formations à venir Analyse Formation modulaire à NVivo – Découvrir Nvivo Objectifs Comprendre le rôle de NVivo dans le processus de l’analyse qualitative. Comprendre et maîtriser l’environnement NVivo. Gestion des sources Gestion des cas Codage des sources Les matrices de croisement Documenter son analyse ; mémos, annotations et liens à. 19, 20, 22 et 23 septembre S'inscrire Demander un devis Formations à venir Chimie / Bio Biostatistiques avec R Objectifs Apprendre à utiliser le logiciel R pour analyser des données Être capable de comprendre et choisir le test statistique approprié Savoir représenter des données sous R 29 et 30 septembre S'inscrire Demander un devis Formations à venir Analyse Formation modulaire à NVivo – Approfondissement de NVivo Objectifs Échanger avec les participants sur leurs pratiques de NVivo et approfondissement des connaissances et compétences suivantes : Maitriser l’environnement NVivo. Gestion des sources Gestion des cas Codage des sources Requêtes et matrices Documenter son analyse ; mémos, annotations et liens à. Visualisation et exportation L’importation et l’utilisation des données provenant des réseaux sociaux et du web Le travail collaboratif et la comparaison d’encodeur. 07, 08, 09 et 10 novembre S'inscrire Demander un devis Formations à venir Communication et rédaction scientifique Rédaction d’articles scientifiques en anglais Objectifs Comprendre et savoir utiliser l’approche anglo-saxonne dans la rédaction d’articles scientifiques Mettre en pratique les enseignements sur le champ sur son propre travail Comprendre l’importance du lecteur et donc de la clarté et précision de son message Comprendre qu’il faut penser dans la langue dans lequel on écrit pour le rendre plus compréhensible Savoir mieux utiliser la grammaire et la syntaxe dans ses écrits pour les rendre plus clairs Maîtriser la structure de l’article et donc mieux structurer son discours Avoir une trame et une boite à outils réutilisable pour d’autres articles 14, 15, 17 et 18 novembre S'inscrire Demander un devis Previous Next Découvrez le calendrier des prochaines formations