Paris, du 12 au 14 Mai 2020 – Analyse de données spectroscopiques sous PLS_Toolbox

Formation à l’analyse de données spectroscopiques

Cette session de formation appliquée sur le logiciel PLS_Toolbox d’Eigenvector se déroulera à Paris du 12 au 14 Mai 2020.

Ce stage de 3 jours a pour but de vous initier au traitement de données spectroscopiques. Vous serez formés aux méthodes de base de l’analyse de données multivariées, autrement appelée la  Chimiométrie . Ainsi, vous apprendrez à explorer vos jeux de données avec l’Analyse en Composantes Principales (ACP), à développer des modèles de prédiction en utilisant notamment la Régression des moindres carrés partiels ( PLS) ou encore à utiliser les méthodes de discrimination telles que SIMCA, PLS_DA…

Cette session de formation, destinée aux chercheurs, scientifiques et ingénieurs désireux d’apprendre à analyser les spectrs, se déroulera en Français. 

Cette formation alterne la théorie et la pratique.

Pour chaque méthode étudiée, la formation contient:

► une partie théorique (théorie, interprétation géométrique et validation des résultats)qui, sans entrer dans les notions mathématiques, permet de comprendre les principes de base de la Chimiométrie. 

► une partie pratique de mise en œuvre des méthodes à l’aide des logiciel PLS_Toolbox® ou SOLO ou de Eigenvector Research Inc. La PLS_Toolbox utilisable dans l’environnement MATLAB®, est très riche en outils d’analyse multivariée avancés. La SOLO contient les mêmes fonctionnalités que la PLS-Toolbox mais est totalement indépendante de MATLAB®

Pendant cette session, vous apprendrez à

Traiter et interpréter vos spectres  à des fins exploratoires, de prédiction ou de classification

► Choisir et appliquer les pré-traitements spectroscopiques le splus pertinents pour vos données spectrales

Utiliser les méthodes de bases : l’ACP et la PLS et les appliquer aux données spectros

► Interpréter et valider par vous-même vos modèles chimiométriques.

Demandez nous plus de renseignements sur cette session de formation à l’Analyse de données spectroscopiques.

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Une équipe de formateurs exeprts à votre service : Sandra AUBERT, Dr. Sébastien PREYS, Dr. Sylvie ROUSSEL

Pour aller plus loin dans l’analyse de données, nous proposons des formations avancées sur les méthodes Machine Learning telles que les Support Vector MachinesSVM, les Réseaux de NeuronesANN ou encore les Arbres de décision, TreeNet, RandomForest mais aussi sur les méthode de Supervision de Procédés telles que la  MSPC (Multivariate Statistical Process Control)ou la BSPC (Batch Statistical Process Control ).

Retrouvez l’ensemble de nos sessions de formations.