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Informatique et Numérique

[Jour 1] Modélisation prédictive accélérée – REPLAY

VIDÉO À LA DEMANDE

Mardi 19 Mars 2024 De 14h00 à 15h00

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Vous êtes un scientifique ou un ingénieur et vous voulez prendre de meilleures décisions basées sur les données ? Vous êtes au bon endroit ! Techniques de l’Ingénieur et JMP vous proposent un atelier gratuit de deux jours pour vous initier aux techniques fondamentales de la modélisation prédictive.

Objectifs :

Vous êtes un scientifique ou un ingénieur et vous voulez prendre de meilleures décisions basées sur les données ? Vous êtes au bon endroit ! Techniques de l’Ingénieur et JMP vous proposent un atelier gratuit de deux jours pour vous initier aux techniques fondamentales de la modélisation prédictive. Des démonstrations pratiques vous permettront de voir l’utilisation de modèles prédictifs dans des scénarios concrets. Vous pouvez effectuer les exercices pratiques sur votre propre ordinateur à l’aide du logiciel de découverte statistique de JMP. Il vous faudra télécharger et activer un essai gratuit de ce logiciel. Une fois activé, l’essai dure 30 jours. Nous vous recommandons de télécharger et d’activer votre essai gratuit deux semaines avant le début du programme. 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. N’attendez plus, inscrivez-vous dès maintenant et enrichissez votre CV avec ces compétences indispensables !

Programme :

Cette première session est dédiée à la “Modélisation prédictive accélérée”.
  • Découvrez les différences entre la modélisation prédictive et l’inférence statistique
  • Examinez les objectifs et les types de données de la modélisation prédictive.
  • Explorerez les capacités de JMP en matière de criblage des modèles et de nettoyage des données
  • Analysez les différents types de modèles pour les applications prédictives.
  • Apprenez à prendre en compte les biais et la variance dans les prédictions, et à gérer l’ajustement et la complexité des modèles.

Animé par :

Emmanuel Romeu

Senior Systems Engineer pour 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

Senior Systems Engineer pour JMP

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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Une fois inscrit, vous recevez un email de confirmation avec un lien pour vous connecter à la conférence en ligne le jour J.

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Vous rejoignez la conférence en ligne, l’application GoToWebinar se télécharge automatiquement. Vous suivez la conférence soit par le téléphone en suivant les instructions données, soit par les haut-parleurs de votre ordinateur.

3 Participation

Le présentateur partage son écran avec l’ensemble des participants. Vous avez aussi la possibilité de poser des questions via une fenêtre de chat. La conférence est enregistrée et vous pouvez l’écouter en différé.