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Titre
Déterminer la durée de vie d’un produit, modéliser les taux de défaillances, comparer des courbes de survie, dimensionner et réaliser des essais accélérés afin d’accroître la qualité des produits.
Plans factoriels
Organiser une expérimentation pour comparer et hiérarchiser les effets de plusieurs facteurs sur une réponse. Evaluer et interpréter les effets principaux et les effets des interactions. Modéliser la variation d’une réponse au sein du domaine expérimental.
Titre
Présentation et application des méthodes de biostatistique pour l’analyse statistique des phénomènes biomédicaux.
Questionnaires avec LimeSurvey
Découvrir les bonnes pratiques pour la conception de questionnaires d’enquêtes et les premières valorisations statistiques avec le logiciel LimeSurvey.
Titre
Découvrir les méthodes biostatistiques pour l’analyse statistique exploratoire et inférentielle des phénomènes biomédicaux, en comprendre l’intérêt et connaître leurs domaines d’application.
Mettre en œuvre ces méthodes sur des exemples simples.
Plans d’optimisation
Construire des plans d’expériences avancés destinés à optimiser un processus et/ou une formulation en un nombre réduit d’essais.
Titre
Construire et analyser des plans d’expériences permettant l’optimisation des proportions des constituants d’un mélange.
Maitriser le calcul scientifique avec des outils issues de python ( jupyter, numpy, scipy)
Python est un langage puissant, orienté objet, qui permet la programmation impérative. Complet et simple, il répond à la majorité des besoins en développement. C’est l’une des meilleures solutions en termes de performance et de coût. Python permet une grande flexibilité, dispose d’une riche bibliothèque standard et s’interface avec d’autres langages.
Statistique descriptive et décisionnelle
Comprendre et maîtriser les principales règles et méthodes de statistiques exploratoires (descriptives) et décisionnelles (inférentielles) pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel ou en vue de poursuivre vers des techniques plus avancées (analyse des données, contrôle qualité, plans d’expériences, …).
Plans factoriels
Organiser une expérimentation pour comparer et hiérarchiser les effets de plusieurs facteurs sur une réponse. Evaluer et interpréter les effets principaux et les effets des interactions. Modéliser la variation d’une réponse au sein du domaine expérimental.
Analyse de la variance et régression
Utiliser les méthodes de l’analyse de la variance et de la régression pour évaluer les effets de facteurs qualitatifs ou quantitatifs sur une ou plusieurs réponses quantitatives et en tester la significativité.
Apprenez à programmer en Python avec Jupyter
Python est un langage puissant, orienté objet, qui permet la programmation impérative. Complet et simple, il répond à la majorité des besoins en développement. C’est l’une des meilleures solutions en termes de performance et de coût. Python permet une grande flexibilité, dispose d’une riche bibliothèque standard et s’interface avec d’autres langages.
Maîtrisez les fonctionnalités avancées de Python avec Jupyter
Python est un langage puissant, orienté objet, qui permet la programmation impérative. Complet et simple, il répond à la majorité des besoins en développement. C’est l’une des meilleures solutions en termes de performance et de coût. Python permet une grande flexibilité, dispose d’une riche bibliothèque standard et s’interface avec d’autres langages.
Questionnaires avec LimeSurvey
Découvrir les bonnes pratiques pour la conception de questionnaires d’enquêtes et les premières valorisations statistiques avec le logiciel LimeSurvey.
Plans d’optimisation
Construire des plans d’expériences avancés destinés à optimiser un processus et/ou une formulation en un nombre réduit d’essais.
Titre
Construire et analyser des plans d’expériences permettant l’optimisation des proportions des constituants d’un mélange.
Titre
Présentation et application des méthodes de biostatistique pour l’analyse statistique des phénomènes biomédicaux.
Statistique descriptive et décisionnelle
Comprendre et maîtriser les principales règles et méthodes de statistiques exploratoires (descriptives) et décisionnelles (inférentielles) pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel ou en vue de poursuivre vers des techniques plus avancées (analyse des données, contrôle qualité, plans d’expériences, …).
Analyse de la variance et régression
Utiliser les méthodes de l’analyse de la variance et de la régression pour évaluer les effets de facteurs qualitatifs ou quantitatifs sur une ou plusieurs réponses quantitatives et en tester la significativité.
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Découvrir les méthodes biostatistiques pour l’analyse statistique exploratoire et inférentielle des phénomènes biomédicaux, en comprendre l’intérêt et connaître leurs domaines d’application.
Mettre en œuvre ces méthodes sur des exemples simples.
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Déterminer la durée de vie d’un produit, modéliser les taux de défaillances, comparer des courbes de survie, dimensionner et réaliser des essais accélérés afin d’accroître la qualité des produits.