Formation à distance (6 demi-journées)

Data Science pour l'agriculture
 
Acquérir les bases afin de manipuler les principales méthodes de data science pour des objectifs de prédiction en agriculture et appréhender la pratique réelle de ces méthodes au travers d'exemples et de travaux pratiques avec le logiciel R.

Pré-requis : logiciel R et méthodes de base de régression 

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.

Programme et déroulé :

28 novembre (9h-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)

29 novembre (9h-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)

30 novembre (9h-12h10)

9h-10h. Retour sur le travail individuel « Arbres et random forest  »
10h10-11h40. Méthodes d’évaluation (qualité de prédiction)
11h40-12h10. Introduction Google Colab et Python – partie 1
+ Travail individuel « Méthodes d’évaluation » à réaliser en asynchrone et à rendre avant le 4 décembre aux formateurs (durée estimée 1h)

+ Travail individuel « Google Colab et Python » à réaliser en asynchrone et à rendre avant le 4 décembre aux formateurs (durée estimée 1h)

5 décembre (9h-12h10)

9h-9h45. Retour sur le travail individuel « Méthodes d’évaluation et google colab»
9h45-10h30 : 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 1h)

6 et 7 décembre (prévoir les 2 matinées, les horaires et le programme définitif sont en cours de finalisation)
Data mining
Retour sur le travail individuel du 5 décembre « Réseau de neurones et  extension multicouche »
Réseau de neurones et convolutions
Conclusion et clôture de la formation

Inscription.