L’Ecole Pratique des Hautes Etudes propose en mars 2024 la quatrième édition de sa formation à l’analyse de données pour les écologues.
Objectif : une formation pratique aux méthodes d’analyse statistique généralistes les plus exploitées dans le cadre de l’échantillonnage, de l’exploration et de la synthèse de données en vue de répondre à des problématiques de suivi et d’étude de la biodiversité.
Public : gestionnaires d’espaces naturels, chargés d’études ou chargés de missions en écologie et biodiversité, doctorants, chercheurs et ingénieurs de laboratoires de recherche.
Lieu : Boulevard Raspail, Paris (proximité Gare Montparnasse)
Dates : trois modules indépendants de 5 jours consécutifs chacun en mars 2024 : découverte (11-15 mars), renforcement (18-22 mars) et avancé (25-29 mars)
Prérequis : aucun pour le module de découverte, acquis des précédents modules ou expérience équivalente pour les suivants. Une initiation préalable aux bases de l’environnement R est recommandée mais non indispensable.
Validation : délivrance d’un certificat de l’EPHE sur validation du niveau avancé.
Tous les détails et les programmes ici : https://www.ephe.psl.eu/formations-conferences/formation-continue/certificat-en-analyse-de-donnees-ecologie-biodiversite
Formation ouverte à la formation professionnelle (780 euros / module, dégressif, réduit pour les autofinancements et demandeurs d’emplois). Les inscriptions commencent dès maintenant et se poursuivront jusqu’à mi-février, avec une limite de 20 participants par module.
Contacter Jean-Yves Barnagaud (jean-yves.barnagaud@ephe.psl.eu) et le service Formation Continue de l’EPHE (formation.continue@ephe.psl.eu) pour toute information ou demande d’inscription
Détails des niveaux ———————————————————————————————————————————
La formation est entièrement développée à partir de cas concrets et de jeux de données réels. Elle s’appuie sur l’environnement logiciel R. Le formateur vous accompagne de manière personnalisée afin de répondre à vos objectifs : découverte des méthodes, mise en pratique en autonomie ou capacité à interagir avec des analystes.
module de découverte (11-15 mars 2024). Une introduction à l’analyse de données et à l’outil logiciel R pour des participants sans aucune expérience préalable, souhaitant découvrir les notions essentielles et comprendre les méthodes fondamentales: comment formuler une question d’analyse de données, qu’est-ce qu’un jeu de données, pourquoi et comment construire un plan d’échantillonnage, quelles sont les notions de statistiques essentielles pour comprendre un résultat d’analyse et élaborer une analyse sur un jeu de données simple. Une introduction aux bases de l’environnement R sera proposée. Aucun prérequis.
module de renforcement (18-22 mars 2024). Cette semaine vise à procurer des outils d’analyse à des participants qui abordent en autonomie des questions écologiques impliquant de multiples variables, éventuellement complexes. Elle se focalise sur la manière de construire un modèle statistique à partir d’une diversité de questions et de jeux de données issus de cas réels, l’implémentation de ces modèles sous l’environnement R, leur interprétation critique dans le contexte d’une problématique d’écologie, Elle aborde aussi la communication de résultats d’analyse à une diversité de publics. Prérequis : validation du module de découverte ou expérience préalable des notions de statistiques de base et de la manipulation de R (test de positionnement proposé à l’inscription).
module avancé (25-29 mars 2024). Destiné à des participants ayant déjà une bonne maîtrise de la modélisation statistique dans un contexte écologique, ce module propose de développer votre créativité face à des jeux de données complexes. Il aborde les jeux de données hiérarchisés, la modélisation d’abondances d’espèces rares, l’exploitation de données opportunistes, et propose une introduction au cadre bayésien. Structuré essentiellement autour de mises en situation par des groupes de travail accompagnés par le formateur. A l’issue, vous disposerez d’une expérience pratique pour développer vos propres analyses, contribuer à des travaux collaboratifs ou être force de proposition dans votre structure. Prérequis : validation du module de renforcement ou expérience préalable de la modélisation statistique et de l’environnement R (test de positionnement proposé à l’inscription).
Chaque module peut être suivi indépendamment. Un examen facultatif en fin du module avancé permet d’obtenir un certificat délivré par l’Ecole Pratique des Hautes Etudes, justifiant d’une capacité d’usage et de transfert des méthodes d’analyse développées durant la formation.
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