THÉMATIQUE : SCIENCES DES DONNÉES ET MANAGEMENT
Big Data - Data Science - Data management
Analyse de données multidimensionnelles avec R
Dans l'analyse de données numériques, qu'elles proviennent d'enquêtes ou d'expérimentations, le recours à la statistique est indispensable. Les méthodes de l'analyse des données (on dit aussi « statistique exploratoire multidimensionnelle »), jouent un rôle important car elles permettent de visualiser des données volumineuses (des dizaines voire des centaines de variables). Cette formation est centrée sur les méthodes les plus courantes (ACP, ACM, CAH), depuis la conception du traitement, la gestion des données manquantes, la mise en oeuvre informatique jusqu'à l'interprétation des résultats. La mise en oeuvre de ces méthodes sera faite à l'aide du package R FactoMineR.
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Diplôme d'établissement - Spécialisation Sciences des données
L’essor considérable du recours au numérique a placé les données au cœur de nombreux processus agricoles et agroalimentaires tels que :
- L’automatisation des mesures par imagerie ou spectrométrie des rendements agricoles.
- L’analyse des propriétés des aliments à l’échelle moléculaire.
- L’usage d’outils de géo-localisation ou de captation des mouvements animaliers.
- L’adaptation aux évolutions des modes de consommation grâce aux croisements de données.
- Les études consommateurs ou analyse sensorielle.
La capacité à gérer, analyser, valoriser d’importants volumes de données, souvent hétérogènes (big data) est devenue un enjeu majeur dans les domaines de l’agronomie et de l’industrie agro-alimentaire, qui nécessite des compétences en informatique, mathématiques et statistiques.
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Manipulation de données avec R (Premiers pas)
La visualisation de données est une étape essentielle de l'analyse mais également de la communication de résultats. Cette formation donne des clés pour la manipulation de données à l'aide du logiciel R et la production de graphiques de qualité.
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Manipulation de données avec R (Premiers pas)
La visualisation de données est une étape essentielle de l'analyse mais également de la communication de résultats. Cette formation donne des clés pour la manipulation de données à l'aide du logiciel R et la production de graphiques de qualité.
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Modélisation hiérarchique Bayésienne pour l'écologie
Les modèles statistiques hiérarchiques et en particulier les modèles hiérarchiques bayésiens sont devenus des outils absolument incontournables de la modélisation statistique et en particulier en écologie. Au cours de cette formation, nous rappellerons les principes de la modélisation hiérarchique et de l'inférence bayésienne. Le cours sera aussi l’occasion de présenter les méthodes de simulation de Monte Carlo (MCMC) largement mobilisées pour l’estimation des distributions Bayésiennes a posteriori. Une part importante du cours sera consacrée à la manipulation pratique de modèle sous forme de démonstration et de travaux pratiques. Le cours s'appuiera largement sur le langage de programmation BUGS qui est le plus couramment utilisé pour la modélisation hiérarchique bayésienne.
Cette formation (niveau M2) de la spécialisation d’ingénieur/Master Sciences halieutiques et aquacoles est ouverte aux professionnels au titre de la formation continue.
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Géomatique
Management et stratégie d'entreprise
Agriculture à la PAGE : Contribuer au développement d’une démarche RSE dans son organisme dans le secteur agro-alimentaire
Les mutations de la société et de l'agriculture conduisent à repenser la conception de l'exploitation agricole, son modèle, son projet et son pilotage. De nouveaux modèles d'exploitations se développent et nécessitent d'en connaitre les enjeux et ses articulations.
Pour s'adapter à ces mutations, nous proposons 8 modules de formation AlaPAGE (Agriculture à la Page : Politique Agricole, Gestion et Économie) en ligne et à distance, en complète autonomie, portée conjointement par plusieurs établissements de l’Alliance Agreenium.
Ce module vise à mieux appréhender la RSE (responsabilité sociale et environnementale des entreprises) et ses principaux cadres de référence dans le secteur agroalimentaire et d’en saisir les enjeux économiques, sociaux et environnementaux. Il permet d’aborder le rôle de la RSE comme outil privilégié de la contribution des entreprises au développement durable.