Retrouvez le calendrier de toutes les formations à venir.
Vous pouvez affiner votre recherche en sélectionnant une catégorie de formations dans la liste ci-dessous.
Apprendre à programmer en langage R
Programmer efficacement en R après avoir acquis les bases, écrire ses propres fonctions, utiliser des sources de données diverses, se connecter à des bases de données, réaliser des visualisations efficaces..
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.
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.
Statistiques Descriptives
Justifier de l’importance des statistiques descriptives ; savoir définir la nature de chacune des variables ; choisir les statistiques et les graphiques adaptés pour décrire les données ; réaliser une analyse descriptive complète sur un fichier de données.
Apprendre à coder avec R Studio
Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d’enquêtes ponctuelles ou d’exploitations de bases de données ; l’accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.
Maîtriser le langage de programmation R
Développer des packages, écrire de la documentation technique avec roxygen2, faire du versioning de script avec Git, utiliser devtools pour le développement, mettre des tests automatiques avec testthat, faire de l’intégration avec Travis et AppVeyor.
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.
Apprendre les bases du langage R
Devenir autonome dans la manipulation des données, la réalisation d’analyses simples et l’élaboration de graphiques dans R.
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, …).
Apprendre à coder avec R Studio
Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d’enquêtes ponctuelles ou d’exploitations de bases de données ; l’accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.
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.
Apprendre à programmer en langage R
Programmer efficacement en R après avoir acquis les bases, écrire ses propres fonctions, utiliser des sources de données diverses, se connecter à des bases de données, réaliser des visualisations efficaces..
Maîtriser le langage de programmation R
Développer des packages, écrire de la documentation technique avec roxygen2, faire du versioning de script avec Git, utiliser devtools pour le développement, mettre des tests automatiques avec testthat, faire de l’intégration avec Travis et AppVeyor.
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.
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.