Programme des formations

Les stages sont gratuits pour les doctorants, les personnels de l’enseignement supérieur et de la recherche et des établissements publics à caractère scientifique et technologique.

Pour les autres catégories de publics : 250 € nets/personne/journée.

Pour toute question, contactez l’Urfist : urfist@u-bordeaux.fr


Hackathons, meet up, tournoi science ouverte, workshop

  • 24/03 : Le biais, la brute et le truand. Un hackathon dataviz pour des visualisations scientifiques adéquates et reproductibles (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 31/03 : Hackathon Software Heritage : référencer, préserver et valoriser le code source des logiciels scientifiques (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 07/04 : Meet up : Orgmode versus Jupyter lab (notebooks). Tu crois que tu sais interagir avec du code ? (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 16/04 : Sprint science ouverte : éditer et traduire collaborativement le manuel Open Science Training Handbook de Foster Open science (edit 18/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 04-05/06 : Science ouverte : clarifier, argumenter, convaincre. Tournoi d’éloquence (stage sur 2 j)
  • 22/06 : Ten Years Reproducibility Challenge Workshop (Did you ever try to run old code ?) (edit 30/03) session annulée, report automne (mesures prévention coronavirus)

Rechercher des informations, exploiter et gérer ses sources

  • 19/03 : Gérer facilement sa bibliographie avec Zotero (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 22/04 : Organiser efficacement ses données (edit 27/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)

Concevoir et rédiger des écrits scientifiques, produire et gérer des données de recherche

  • 30-31/01 : Fluidifier son processus d’analyse de données sous R : initiation au Tidyverse. Special guests : readr, heaven, readxl, magrittr, purrr, dplyr, tidyr, tibble, forcats, broom, lubridate, etc. (stage sur 2 j)
  • 11/02 : Explorer, analyser, partager ses données en combinant (ou non) différents langages dans un seul et même environnement logiciel : initiation à Jupyter Lab
  • 18-19/02 : Premiers pas avec C++ moderne : usages pour la recherche (stage sur 2 j)
  • 21/02 : Collecter des données du web pour créer ses jeux de données : web scraping et APIs avec R (perfectionnement)
  • 27/02 : Test d’hypothèse à large échelle et contrôle du taux de fausses découvertes avec le package R CP4P
  • 11-12/03 : Exécuter des tâches simultanément : initiation à la programmation concurrente avec Python (stage sur 2 j)
  • 13/03 : De Matlab à Python : bien gérer sa migration
  • 17/03 : Automatiser l’anonymisation des données : enjeux méthodologiques et mise en pratique avec ARX (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 18/03 : R at glance : une initiation accélérée pour les faux-débutants (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 20/03 : Optimiser les tâches numériques intensives : interfacer Python et Fortran avec F2PY (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 25-26/03 : Analyse statistique et création de graphiques avec Stat R : initiation (stage sur 2 jours)
  • 30-31/03 : Premiers pas en programmation avec Python : initiation (stage sur 2 jours) (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 02/04 : Des tests à l’intégration continue : corriger et améliorer son code (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 08/04 : L’art du contrôle de version : Git avancé. (edit 12/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 08/04 : Python at glance : une initiation accélérée pour les faux débutants (edit 13/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 05-06/05 : Sketching your data : exploring and analyzing your data (2 days training) (edit 27/03) session annulée (mesures prévention coronavirus)
  • 14/05 : Atelier text mining avec R : initiation au machine learning pour l’analyse quantitative de données textuelles avec le package quanteda
  • 18-19/05 : Concevoir des plans d’expérience sous R : initiation (stage sur 2 j) ; edit 10/03 : stage annulé
  • 28-29/05 : Premiers pas en machine learning avec Python : méthodes d’intelligence artificielle pour l’analyse de données (stage sur 2 jours)

Aspects juridiques de la rédaction de la thèse et de la valorisation des résultats de recherche

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