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


Pour s’informer facilement des nouveaux stages, des places disponibles, des supports de formation mis en ligne : Follow @urfistbordeaux


Workshops, hackathon

L’inscription aux workshops et au hackathon est gratuite pour tous publics et s’effectue en ligne.

  • 07/03 : Meet up « To cheat or not to cheat : The dark side of data science » ; organisé en partenariat avec l’école doctorale « Mathématiques et informatique », Université de Bordeaux
  • 08/03 : Un hackathon dataviz pour aider une ONG. De la théorie aux (bonnes) pratiques de la data visualisation
  • 14/03 : Visibilité des chercheurs dans les médias et sur internet ; journée organisée en partenariat avec l’Université de La Rochelle
  • 29/03 : Repenser la robustesse et la fiabilité en recherche : les chercheurs face à la crise de la reproductibilité ; journée organisée en partenariat avec le CNRS (délégation Aquitaine), le Centre Inria Bordeaux – Sud-Ouest, l’Université de Bordeaux (pôle RHDS) 
  • 15-19/04 : Book sprint sur la reproductibilité scientifique


Rechercher des informations, exploiter et gérer sa documentation

  • 29/01 : Partager sa biblio : perfectionnement Zotero
  • 06/02 : Citer ses références juridiques : normes, bibliographie et éthique de la citation
  • 13/02 : Citer ses sources en lettres, langues, sciences humaines : de l’exploitation des sources à l’éthique de la citation
  • 19/03 : Gérer facilement ses références bibliographiques avec Zotero
  • 15/05 : Organiser efficacement ses données


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

  • 15-16/01 : Publier mieux et plus vite : rédaction scientifique en sciences du vivant et de la santé (stage sur 2 jours)
  • 30/01 : Évaluation et synthèse des connaissances, identification des faits avérés : introduction aux revues systématiques
  • 31/01 : Data wrangling avec DplyR : initiation à la manipulation de données tabulaires sous R
  • 06/03 : Bonnes pratiques de programmation en Python : versionner, documenter, créer des packages
  • 07/03 : Optimisation en Python : type de base, profiling, multi-thread et multi-processing
  • 08/03 : Traiter les données manquantes et les données imprécises avec R : bring your data
  • 12-13/03 : Premiers pas en programmation avec Python : initiation (stage sur 2 jours)
  • 26-27/03 : Analyse statistique et création de graphiques avec Stat R : initiation (stage sur 2 jours)
  • 28/03 : Statistiques : méthodes robustes et méthodes conventionnelles. Introduction à l’estimation robuste avec le logiciel R
  • 01-02/04 : Simuler, tester, optimiser : initiation au calcul scientifique avec Python (stage sur 2 jours)
  • 03-04/04 : Développer un code modulaire et facile à gérer : initiation à la programmation objet en Python (stage sur 2 jours)
  • 09-10/04 : Perfectionner sa pratique de Stat R : analyse de variance et analyse multivariée, régressions (stage sur 2 jours)
  • 11/04 : Dataviz avancée sous R : bien choisir son package, mettre en œuvre une stratégie de visualisation pour ses données
  • 12/04 : Concevoir des algorithmes reproductibles et performants : diagnostiquer un code de calcul haute performance
  • 17/05 : Construire des modèles de régression avec R : bring your data


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


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