Formez vous à l’analyse
de données spectrales sous PythonTM

certifié qualiopi

Sessions inter-entreprises

Langage Python

Analyse de données sous Python

2,5 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 de cette formation à l’analyse de données spectroscopiques sous Python

Cette session de formation à l’analyse de données spectrales sous PythonTM est destinée aux scientifiques qui veulent :

 

  • Découvrir les bases de la Chimiométrie
  • Apprendre à analyser de manière autonome leurs propres spectres
  • Découvrir la méthodologie propre à l’analyse des spectres et leur prétraitement

Frais d'inscription

2 500

Ce tarif comprend

  • les frais d’enseignement
  • les frais des documentations
  • les scripts Python fournis par Ondalys

Pendant cette formation, la théorie est amenée par une approche géométrique. Un focus est fait sur une mise en pratique des méthodes et l’interprétation des résultats.

Pour chaque méthode, les exercices pratiques seront réalisés sous langage PythonTM, à l’aide de scripts PythonTM fournis par Ondalys.

Pré-requis

Cette session de formation nécessite une bonne connaissance des bases de programmation.

Les sessions à venir

Date

19 au 21 Mars 2024

5 au 7 Novembre 2024

Lieu

Montpellier

Montpellier

Programme de formation

Jour 1 (après-midi) : Introduction à Python TM pour le Machine Learning
  • Présentation de quelques librairies Python TM pour le Machine Learning
  • Utilisation de la distribution Anaconda
  • Utilisation de Notebook (Jupyter, JupyterLab)
    • Mise en pratique
Jour 2 : Analyse exploratoire
  • Introduction générale – Chimiométrie
  • Analyse en Composantes Principales (ACP)
    • Principe théorique
    • Interprétation
    • Détection des échantillons aberrants (outliers)
    • Exercice pratique sur jeu de données  sous PythonTM

 

Jour 3 : 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  PythonTM
  • Pré-traitements des données spectroscopiques
    • Correction des effets additifs
    • Correction des effets multiplicatifs
    • Application sur jeu de données sous  PythonTM
  • Questions-réponses sur points non maîtrisés
  • QCM d’évaluation des acquis
  • Questionnaire de satisfaction

Notre équipe de formateurs

Sandra Aubert

Data scientist et responsable Formation


Sandra Aubert est Ingénieur en chimiométrie. Son expérience de plusieurs années chez un des équipementiers majeurs de la spectroscopie, lui confère …

Dr. Astrid Maléchaux

Data Scientist et formatrice


Astrid Maléchaux est Docteur en chimiométrie et Ingénieur en agroalimentaire. Elle possède une solide expérience en analyse de données, …
  • Gaël ROLLAND
    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.
    Gaël ROLLAND
    Area Business Manager EMEA - BÜCHI Labortechnik AG

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

D’autres formations peuvent vous convenir


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