Data Science pour l'agriculture
Organizing Institute: Acta
- Acquérir les bases permettant de manipuler les principales méthodes de data science pour des objectifs de prédiction
- Appréhender la pratique réelle de ces méthodes au travers d'exemples et de travaux pratiques avec les logiciels R et python
- Ingénieurs et chercheurs travaillant dans les domaines de l’agriculture et de l’environnement
- Doctorants en sciences agronomiques et écologie ayant un volet data science dans leur projet de recherche ayant une connaissance de base du logiciel R
- Exposés
- Travaux pratiques
- Ateliers
- Echanges
Programme provisoire
lundi 3 décembre
- Introduction
- Méthodes de régression (pénalisée, PLS, GAM, sélection)
- Réseau neurone et extension multicouche
- Méthodes d’évaluation (qualité de prédiction)
mardi 4 décembre
- Arbres et random forest
- Data mining
- Conclusion
Mercredi 5 décembre - journée optionnelle d'ateliers
- Travail en atelier sur 1 jeu de données et comparaison des différentes méthodes Restitution
Durée : La formation comporte deux journées de théorie avec des travaux dirigés et une troisième journée optionnelle d'ateliers pour approfondir.
Date : du 3 au 5 décembre 2018
Intervenants : François Brun (Acta), David Makowski (INRA Grignon), Alexandre Termier (INRIA-U. Rennes I), François Piraux (Arvalis - Institut du Végétal), Elodie Doutart, Aurore Philibert, Mohammed El Jabri (Institut de l'élevage)
Tarif : 990 €HT
Tarif réduit de 800 €HT pour les partenaires du RMT Modélisation et Analyse de Données ou pour les doctorants financés ou labellisés par l'institut de convergence DigitAg.
Lieu : Acta-MNE, Paris 12è
Matériel à prévoir : Ordinateur portable avec accès internet
Marie-Florence Arzeux
Acta
149 rue de Bercy 75595 PARIS CEDEX 12
Tel : 01 40 04 50 37
Mél : marie-florence.arzeux@acta.asso.fr