Prendre de meilleures décisions basées sur les données grâce aux techniques de modélisation statistique.
Un atelier gratuit par JMP et Techniques de l’Ingénieur.
Participez à un atelier de deux jours destiné à initier les scientifiques et les ingénieurs aux techniques fondamentales de la modélisation prédictive. Face à la profusion de données actuelle, ces techniques sont indispensables pour convertir les données en informations utiles. Cet événement vous fera découvrir les principes de la modélisation prédictive, afin de favoriser l’innovation et d’optimiser les processus. Après ces deux sessions, vous disposerez de connaissances précieuses sur la modélisation prédictive et l’analyse des données fonctionnelles, et recevrez un certificat de la part de Techniques de l’ingénieur.
Date : les 19 et 21 mars de 14h00 à 15h00
S'INSCRIRE
19 mars : Modélisation prédictive accélérée
Introduction à la modélisation prédictive :
- Les différences entre la modélisation prédictive et l'inférence statistique
- Examen des objectifs et des types de données de la modélisation prédictive
Étude de cas et outils de modélisation prédictive :
- Les capacités de JMP en matière de criblage des modèles et de nettoyage des données
- Analyse des différents types de modèles pour les applications prédictives
Analyse objective dans le cadre de la modélisation :
- Prise en compte des biais et de la variance dans les prédictions
- Stratégies de gestion de l'ajustement et de la complexité des modèles
Applications pratiques :
- Démonstration de l'utilisation de modèles prédictifs dans des scénarios concrets
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21 mars : Compréhension et analyse des données fonctionnelles
Exploration des données fonctionnelles :
- Introduction aux données fonctionnelles et à leurs applications dans divers secteurs
- Les différences entre les données fonctionnelles et les données de séries chronologiques
Techniques d'analyse des données fonctionnelles :
- Utilisation de modèles fonctionnels pour l'extraction de composants de forme
- Utilisation de modèles statistiques ordinaires pour l'analyse de composants de forme
Techniques de modélisation des données fonctionnelles :
- Exploration des fonctions de base et des modèles d'ondelettes
- Application de la régression Piecewise à l'analyse des données fonctionnelles
Études de cas liées aux données fonctionnelles :
- Analyse des données de spectroscopie ultraviolet-visible via des plans d'expériences fonctionnels
- Utilisation des données de profil de température et de cartes de contrôle appliquées aux processus
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COMMENT OBTENIR VOTRE CERTIFICAT
Vous pouvez vous inscrire à chaque webinaire individuellement en fonction de vos intérêts et de votre disponibilité. Si vous suivez les trois parties, vous recevrez un certificat.
Un programme de formation certifiant en partenariat avec JMP 
Avantages du programme
Cet atelier en deux parties a été conçu pour les scientifiques et les ingénieurs souhaitant rendre leur expérimentation plus efficace. Suivez le programme à votre rythme avec le logiciel de découverte statistique de JMP et donnez un coup de pouce à votre apprentissage.
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Un support quand et où vous en avez besoin
Les experts ont des années d'expérience dans la mise en pratique des Plans d’Expériences. Pendant les ateliers, l'équipe JMP vous apportera une assistance en temps réel et répondra à toutes vos questions au moment où vous en aurez le plus besoin.
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Donnez du poids à votre CV !
Rien ne vaut l'expérience pratique, et vous en acquerrez beaucoup dans ce cours, où vous apprendrez à partir d'études de cas, choisies pour leur efficacité à communiquer les principes de base et les détails. En participant aux trois sessions du webinaire, vous pourrez obtenir un certificat.
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Rencontrez vos experts JMP
Emmanuel Romeu est Senior Systems Engineer pour JMP, une division de SAS spécialisée dans les logiciels installés pour la visualisation et l'analyse de données dynamiques. Il est consultant avant-vente pour l’industrie Chimique. Avant de rejoindre JMP, Emmanuel a travaillé pendant 25 ans chez Beckman-Coulter Diagnostic où il a travaillé successivement dans l'industrialisation, la R&D en diagnostic médical et enfin comme statisticien. Il est diplômé en génie biologique de l'université de Clermont Ferrand et en statistique de l’université de Strasbourg.
Stéphane Georges est Senior Systems Engineer pour JMP. Diplômé de Grenoble INP en sciences des matériaux et génie des procédés, Stéphane a travaillé pendant 22 ans chez Clecim, société d'ingénierie et de production d'équipements pour la sidérurgie des produits plats, où il a successivement occupé des postes dans la conception de modèles de pilotage d'installations industrielles (laminoirs, skin pass, etc.) ou d'optimisation de procédés (découpe laser et soudage). La modélisation des processus industriels l'a naturellement conduit vers le domaine de la science des données. En 2016, Stéphane découvre JMP et l'alchimie entre les deux opère. Il a reçu le prix du meilleur article publié lors du Discovery Summit Europe 2022.
En savoir plus
Depuis plus de 30 ans, le logiciel de découverte statistique JMP permet aux scientifiques et aux ingénieurs des secteurs de la pharmaceutique, des semi-conducteurs, de la chimie ou encore des produits de consommation de propulser leur entreprise sur le devant de la scène grâce à des analyses de données collaboratives et à des informations exploitables qui produisent des résultats immédiats. JMP est une entreprise SAS.
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Stéphane Georges est Senior Systems Engineer pour JMP. Diplômé de Grenoble INP en sciences des matériaux et génie des procédés, Stéphane a travaillé pendant 22 ans chez Clecim, société d'ingénierie et de production d'équipements pour la sidérurgie des produits plats, où il a successivement occupé des postes dans la conception de modèles de pilotage d'installations industrielles (laminoirs, skin pass, etc.) ou d'optimisation de procédés (découpe laser et soudage). La modélisation des processus industriels l'a naturellement conduit vers le domaine de la science des données. En 2016, Stéphane découvre JMP et l'alchimie entre les deux opère. Il a reçu le prix du meilleur article publié lors du Discovery Summit Europe 2022.
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