Découvrez notre formation à l’analyse de données spectroscopiques
Organisme référence DataDock
Sessions intra-entreprises
Unscrambler®, PLS_Toolbox®, SIMCA® ou environnement Matlab®
3 jours
Chercheurs, scientifiques et ingénieurs
Objectifs
Cette session de formation à l’analyse de données spectroscopiques est destinée aux personnes qui souhaitent
- Apprendre les méthodes de base de la Chimiométrie / analyse de données
- Être rapidement autonome sur le traitement de leurs données spectroscopiques
- Assimiler les étapes clés de la méthodologie du traitement de données spectrales
Au cours de la formation à l’analyse de données spectroscopiques, les principes des méthodes basiques dites d’analyse exploratoire (Analyse en Composantes Principales ou ACP) sont introduits par une approche géométrique. De même, les méthodes de régression ou prédiction quantitative, telles que la MLR (Multiple Linear Regression), la PCR (Principal Component Regression) ou encore la bien connue PLS (Partial Least Square Regression ou Régression aux Moindres Carrés) seront présentées.
Puis une bonne partie de la formation sera consacrée aux pré-traitements spectroscopiques, essentiels pour une analyse optimale des spectres. Enfin, le dernier jour sera consacré à la découverte des méthodes de discrimination supervisées, aussi appelée classification ( PLS-DA , SIMCA… ).
Tout au long de la formation, l’accent sera mis sur l’utilisation pratique des méthodes et l’interprétation des résultats. Les exercices d’application sont proposés sur un jeu de données spectrales pour chaque méthode.
La formation peut être donnée sur divers logiciels de chimiométrie : The Unscrambler® (Camo Analytics), SIMCA® (Umetrics Sartorius), SOLO ou PLS_Toolbox® (Eigenvector Research Inc.) ou logiciel sous environnement Matlab® (The MathWorks).
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Nos équipes étudient votre demande plus en détail pour vous proposer une formation personnalisée
Programme
Formation à l’analyse de données spectroscopiques
Jour 1 : Analyse exploratoire
-
Introduction générale – Chimiométrie
-
Analyse en Composantes Principales (ACP)
- Principe théorique
- Interprétation
- Détection des échantillons aberrants (outliers)
- Application sur jeu de données et logiciel
Jour 2 : Modélisation prédictive quantitative et pré-traitements
-
Modèles linéaires de régression multivariée (MLR, PCR, PLS)
- Principe théorique des régressions multivariées
- Méthodes de validation des modèles
- Détection des échantillons aberrants (outliers)
- Optimisation
- Application sur jeu de données et logiciel
-
Pré-traitements des données spectroscopiques
- Correction des effets additifs
- Correction des effets multiplicatifs
- Application sur jeu de données et logiciel
Jour 3 : Méthodes de discrimination
-
Principe de la discrimination
-
PLS-DA (PLS – Discriminant Analysis)
-
SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogies)
- Application sur jeu de données et logiciel
- Questions-réponses sur points non maîtrisés
- Évaluation des acquis
- Questionnaire de satisfaction
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Notre équipe de formateurs
Ils en parlent
« Ondalys, expertise en formation à l’analyse de données spectrales ! »
Ondalys permet à nos partenaires Bruker d’approfondir la compréhension de leurs procédés, d’optimiser leurs attentes qualité. Ondalys n’hésite pas à partager ses connaissances, ses compétences dans l’analyse de données spectrales. Ainsi c’est toujours avec plaisir et sérénité que je recommande la sympathique équipe Ondalys aux partenaires Bruker.Notre expertise au service de l’analyse de vos données
Fort d’une expérience de plus de 15 ans dans l’analyse de données (chimiométrie), en particulier appliquée aux mesures spectroscopiques, analytiques et sensorielles, nos équipes vous accompagnent à chaque étape de vos projets
