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Publié le 13/03/2023

Data Science pour l'agriculture

Agriculture numérique

Science des données

Informations pratiques

Date : 18/03/2024 > 22/03/2024

Lieu : À distance

Durée : 25h sur 6 demi-journées (dont 2 le mercredi)

Tarif : 1250 € HT (voir tarif réduit en bas de page)

Intervenant(s) : François Brun, ingénieur, animateur du RMT Modelia, intervenant sur les méthodes d’évaluation (Acta); David Makowski, directeur de recherche, animateur du RMT Modelia, intervenant sur l’introduction et les méthodes de régression (INRAE); Maxime Legris, ingénieur, intervenant sur les arbres et forêts aléatoires (Idele); Florent Duyme, ingénieur, intervenant sur les méthodes de régression (ARVALIS); Mohammed El Jabri, ingénieur, intervenant sur les réseaux de neurones (Idele); Alexandre Termier, professeur, intervenant sur le data mining (IRISA (université de Rennes-INRIA))

Délais d'accès : vous pouvez vous inscrire
jusqu’à 3 semaines avant la formation.
Au-delà, merci de nous contacter

Accessibilité : afin que cette formation soit accessible à tous, nous invitons les personnes qui ont besoin d’aménagements à nous le signaler en contactant directement notre référent Handicap : nous contacter

À la demande : pour une formation adaptée à votre structure : nous contacter

Télécharger le programme

Mise à jour 21/09/2023

Objectifs

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 le logiciel R

Public

Ingénieurs et chercheurs travaillant dans les domaines de l’agriculture et de l’environnement.

Pré-requis

connaissances de base du logiciel R
maîtriser les méthodes de base de régression
avoir un compte google pour utilisation de google colab

L’inscription à la formation est validée par un questionnaire de positionnement.

Programme et déroulé

Classe virtuelle du lundi 18 mars de 9h à 12h10

9h-10h : Présentation de la formation, tour de table et introduction à la datascience

10h10-12h10 : Méthodes de régression (pénalisée, PLS,GAM, sélection)

+ Travail individuel « Méthodes de régression » à réaliser en asynchrone et à rendre avant le soir aux formateurs (durée estimée 1h)

Classe virtuelle du mardi 19 mars de 9h à 12h10

9h-10h : Retour sur le travail individuel « Méthodes de régression »

10h10-12h10 : Arbres et random forest

+ Travail individuel « Arbres et random forest » à réaliser en asynchrone et à rendre avant le soir aux formateurs (durée estimée 1h)

Classe virtuelle du mercredi 20 mars de 9h à 11h40

9h-10h : Retour sur le travail individuel « Arbres et random forest »

10h10-11h40 : Méthodes d’évaluation (qualité de prédiction)

+ Travail individuel « Méthodes d’évaluation » à réaliser en asynchrone et à rendre avant le soir aux formateurs (durée estimée 1h)

(merci de veiller à profiter de la longue pause avant la reprise à 14h pour réaliser ce travail individuel

Classe virtuelle du mercredi 20 mars de 14h à 16h10

14h00-15h30 : Data mining

15h40-16h10 : Introduction Google Colab et Python – partie 1

+ Travail individuel « Google Colab et Python » à réaliser en asynchrone et à rendre avant le soir aux formateurs (durée estimée 1h)

Classe virtuelle du jeudi 21 mars de 9h à 12h10

9h-9h30 : Retour sur les travaux individuels « Méthodes d’évaluation » et « google colab et python »

9h30-10h30 : Introduction Google Colab et Python – partie 2

10h40-12h10 : Réseau de neurones et extension multicouche

+ Travail individuel « Réseau de neurones et extension multicouche » à réaliser en

asynchrone et à rendre avant le soir aux formateurs (durée estimée 1h30)

Classe virtuelle du vendredi 22 mars de 9h à 12h40

9h-10h : Retour sur le travail individuel « Réseau de neurones et extension multicouche »

10h10-12h10 : Réseau de neurones et convolutions

12h10-12h40 : Conclusion et clôture de la formation

Moyens pédagogiques

Exposés, échanges et quizz
Travaux pratiques personnels

Moyens d’évaluation

Questionnaire de positionnement
Évaluation des compétences acquises lors de la formation par des quizz et des exercices pratiques individuels
Évaluation de la formation par un questionnaire de satisfaction

Ressources pédagogiques

PDF de la formation fourni en début de session
Ouvrage collectif « Data science pour l’agriculture et l’environnement – Méthodes et applications avec R et Python » Editions Ellipses

Moyens de suivi et formalisation à l’issue de la formation

Émargement par ½ journée
Certificat de réalisation transmis par courriel à l’issue de la formation

Équipements nécessaires

Ordinateur portable avec accès internet.

Tarif réduit

950 € HT pour les partenaires RMT Science des données et Modélisation pour l’agriculture et l’agroalimentaire (www.modelia.org) ou pour les doctorants financés ou labellisés par l’institut de convergence DigitAg – Agriculture Numérique (www.hdigitag.fr).

Conditions générales de vente Formations inter-entreprises

Règlement intérieur

Partenaires financiers :

Inscription

Data Science pour l'agriculture, 18/03/2024 > 22/03/2024, À distance

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