THÉMATIQUE : SCIENCES DES DONNÉES ET MANAGEMENT
Big Data - Data Science - Data management
Diplôme d'établissement - Spécialisation Sciences des données (SDD)
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.
Session(s)
Date à définir
Ingénierie de la mesure et modélisation IRT (Théorie de Réponse aux Items) pour la décision stratégique
Cette formation permet aux participants de transformer des mesures subjectives (échelles de Likert) en leviers de décision stratégiques, en évitant les écueils de la "moyenne" et en garantissant la qualité de l'instrument de mesure (Garbage In, Garbage Out).
Session(s)
Du au
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 modèles 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.
Session(s)
Du au
Géomatique
Management et stratégie d'entreprise
Ingénierie de la mesure et modélisation IRT (Théorie de Réponse aux Items) pour la décision stratégique
Cette formation permet aux participants de transformer des mesures subjectives (échelles de Likert) en leviers de décision stratégiques, en évitant les écueils de la "moyenne" et en garantissant la qualité de l'instrument de mesure (Garbage In, Garbage Out).
Session(s)
Du au