Se former

Supports disciplinaires

Accueil Vos besoins Se former Supports disciplinaires
Sommaire

Nanotechnologies

Sur Library Carpentry (1), vous trouverez un guide présentant l’application des principes FAIR aux nanotechnologies. Ce booksprint s’adresse aux étudiants, aux chercheurs et aux personnels d’accompagnement à la recherche. 10 étapes ou chapitres rassemblent des informations, des bonnes pratiques, des vidéos différentes activités sous la forme d’exercices.

PANOSC

PaNOSC, Photon and Neutron Open Science Cloud (2) a pour objectif de partager un patrimoine commun de données pour la science des neutrons et des photons, en fournissant des services et des outils pour le stockage, l’analyse et la simulation des données. Pour atteindre cet objectif, l’échange de savoir-faire et d’expériences, l’évolution des cultures autour des données est primordial : PaNOSC a donc mis en place une plateforme de E-learning et de études de cas sur la simulation de données, l’analyse des données et leur archivage.

Données et intelligence artificielle

Deep Learn Physics Open Data : un groupe de physiciens des Hautes particules propose des échantillons de données et des tutoriels pour appliquer les méthodes de l’intelligence artificielle.

Sciences de l’environnement

Deux ressources d’auto-formation sont particulièrement adaptées aux sciences de l’environnement :

Data Tree est un un cours en ligne gratuit sur la gestion des données de recherche, organisé en 8 modules (contexte, pratiques, NERC, analyse, visualisation, etc.) pour une durée estimée entre 15 à 20h. La formation comprend des vidéos, des quizz, des cas pratiques, des conseils d’experts ; est également abordée la question du partage des données avec le grand  public, les décideurs, les industriels et les médias. Le cours s’adresse en particulier aux étudiants de troisième cycle, aux doctorants et aux chercheurs en début de carrière ou à ceux qui souhaitent acquérir des compétences en gestion des données. Il est possible d’obtenir une attestation numérique pour le suivi de chaque module. Data Tree est soutenu par le Natural Environment Research Council (NERC), par l’Institute for Environmental Analytics et Stats4SD et par l’Institute of Physics.

Le Data Management Training (DMT) Clearinghouse est un répertoire d’une centaine de ressources d’apprentissage sur la gestion des données de recherche. Le répertoire est le fruit d’une collaboration entre la U.S. Geological Survey’s Community for Data Integration, le Earth Sciences Information Partnership (ESIP) Federation,et DataONE. Un moteur de recherche permet aux utilisateurs de trouver des ressources (vidéos, présentation, et.) par mots clés et d’utiliser des filtres de sélection.

Sciences biomédicales

Les bibliothèques médicales de l’Université du Massassuchetts ont mis au point un parcours sur la gestion des données de la recherche : New England Collaborative Data Management Curriculum avec cours, étude de cas et mises en situation déclinés en différents modules.  Ce parcours se consacre aux données liées aux science médicales, à l’ingénierie (il est possible de trouver des exemples comme des DMP ou des études de cas en chimie et sciences de l’ingénieur).

Guidelines for Responsible Data Management in Scientific Research (Clinical Tools Inc., Office of Research Integrity, US Department of Health and Human Services) est un cours adapté aux recherches portant sur les sciences biomédicales.

Informatique et Mathématiques

Le Groupe Calcul du CNRS propose régulièrement des formations et des journées à thème.

Les Journées Calcul Données (JCAD) : les GIS FRANCE GRILLES et GRID’5000, le Groupe Calcul, le GDR RSD, GENCI et les partenaires de l’Equipex EQUIP@MESO organisent les Journées Calcul Données (JCAD), rencontres scientifiques et techniques sur le calcul et les données.

  1. Communauté qui cherche à développer les compétences sur les données de la recherche.
  2. Le projet PaNOSC, Photon and Neutron Open Science Cloud, rassemble six infrastructures de recherche européennes stratégiques (ESRF, CERIC-ERIC, ELI Delivery Consortium, European Spallation Source, European XFEL et l’Institut Laue-Langevin – ILL) ainsi que les e-infrastructures EGI et GEANT.