Participez à la formation
Analyse de données spectrales
sous Solo® ou PLS_Toolbox®
Sessions inter-entreprises
PLS_Toolbox® ou Solo® (Eigenvector Research Inc)
3 jours
Chercheurs, scientifiques et ingénieurs
Si vous avez besoin d’un accueil spécifique, merci de bien vouloir nous le préciser afin que nous puissions vous recevoir dans les meilleures conditions.
Objectifs
Cette session de formation à l’analyse de données spectrales cible les personnes qui veulent :
- Découvrir les bases des méthodes de Machine Learning pour l’analyse des données spectroscopiques
- Pouvoir analyser de manière autonome leurs propres spectres
- Apprendre la méthodologie d’analyse des spectres et leur prétraitement
Tout au long de la formation, la théorie est amenée par une approche géométrique à laquelle s’ajoute une mise en pratique des méthodes et l’interprétation des résultats.
Pour chaque méthode, les exercices pratiques seront réalisés sous l’un des 2 logiciels de chimiométrie et Machine Learning Solo® ou PLS_Toolbox® (Eigenvector Research Inc).
Frais d'inscription
- les frais d’enseignement
- les frais des documentations
- l’accès à une version de démonstration du logiciel
Les sessions à venir
Date
22 au 24 Septembre 2026
15 au 17 Juin 2027
21 au 23 Septembre 2027
Lieu
Paris
Montpellier
Paris
Programme de formation
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 sous PLS_Toolbox® ou SOLO®
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 sous PLS_Toolbox® ou SOLO®
-
Pré-traitements des données spectroscopiques
- Correction des effets additifs
- Correction des effets multiplicatifs
- Application sur jeu de données sous PLS_Toolbox® ou SOLO®
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 sous PLS_Toolbox® ou SOLO®
- Application sur jeu de données sous PLS_Toolbox® ou SOLO®
-
Questions-réponses sur points non maîtrisés
-
QCM d’évaluation des acquis
-
Questionnaire de satisfaction
Notre équipe de formateurs
Qu’il est agréable de pouvoir affronter la complexité dans la bonne humeur et avec le sens de la mesure ! C’est ce plaisir que j’ai personnellement toujours eu au contact de l’équipe d’Ondalys lors de nos collaborations.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
