Environnement de développement en Data ScienceAccueil Catalogue de formation Environnement de développement en Data Science Data Science Ingénierie et développement Open Source Intra-entreprise Distanciel Présentiel 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 la Veille scientifique - Concepts et applications Objectifs Décrire le principe de fonctionnement général du Deep Learning et de l’Intelligence Artificielle Générative. Utiliser des techniques de prompting avancées pour répondre à des besoins métier. Synthétiser des articles et contenus scientifiques en produisant des résumés concis qui mettent en évidence les points clés et les conclusions principales. Améliorer sa veille technologique en configurant, personnalisant et automatisant des outils d’intelligence artificielle générative pour surveiller et résumer les dernières recherches publiées dans des domaines spécifiques. Identifier les points clés d’un domaine scientifique spécifique et détecter les sujets de recherche manquants nécessaires pour compléter un modèle théorique existant. Traduire des articles 03 et 10 décembre S'inscrire Demander un devis Formations à venir Analyse Graphiques scientifiques avec PRISM Objectifs Découvrir l’ensemble des possibilités offertes par PRISM pour obtenir le graphique que l’on souhaite, tracé automatique des courbes d’ajustement compris. 05 et 06 décembre S'inscrire Demander un devis 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. 10, 11, 12 et 13 décembre S'inscrire Demander un devis Formations à venir Communication et rédaction scientifique Intelligence Artificielle Générative pour l’Enseignement Recherche - Concepts et applications Objectifs Découvrer le principe de fonctionnement général 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. 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. 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.) Adapter son enseignement et préparer ses apprenants à la révolution de l’IAG 16 et 20 décembre S'inscrire Demander un devis Formations à venir Analyse Origin : Fonctions de base Objectifs Importer des données de formats variés Réaliser des graphiques et les personnaliser (styles, templates, thèmes) Traiter les données et automatiser les calculs Réaliser des ajustements de données, créer ses propres fonctions d’ajustement Détecter et déconvoluer des pics 24 et 25 mars S'inscrire Demander un devis Previous Next
