Présentation de l'appel
Aux étudiants de Master 2 et aux doctorants de NeuroSchool :
Vous souhaitez renforcer vos compétences en analyse de données ? Comprendre et savoir utiliser de nouvelles techniques utilisant le machine learning ? Vous souhaitez inscrire dans votre CV de nouvelles compétences très recherchées par les laboratoires et les entreprises?
NeuroSchool vous propose une toute nouvelle formation diplômante : un diplôme d’études supérieures universitaires (DESU) Data science appliquée aux neurosciences. L’EUR nEURo*AMU/NeuroSchool finance les inscriptions de ses étudiants sélectionnés pour suivre ce DESU.
Cet appel à candidatures concerne des étudiants de neurosciences (M2 et doctorat) intéressés à s’inscrire au DESU Data science appliquée aux neurosciences d’AMU, formation prévue en juillet 2023 puis fin août et début septembre 2023, avec un projet à réaliser pendant l’été et à présenter devant un jury fin septembre.
Notez que la formation ne peut avoir lieu qu’avec un nombre minimum d’inscriptions. Si ce nombre n’est pas atteint, la formation pourrait être reportée.
Contact
Responsables de la formation : Julie Koenig et Nicolas Catz
Pour toute information complémentaire, merci d’écrire à : neuroschool-data-science@univ-amu.fr
Eligibilité
Pour être éligible à cet appel à candidatures, vous devez :
- être étudiant inscrit en 2022-23 dans une formation rattachée à NeuroSchool : master de neurosciences (M2) ou programme doctoral NeuroSchool en neurosciences d’AMU
- avoir une expérience significative dans la manipulation de données, par exemple dans le cadre d’un stage de M2 ou d’un doctorat (voir “pré-requis” ci-dessous)
- présenter un projet personnel et professionnel en lien avec la Data science
- maîtriser le français (niveau C2 exigé) et l’anglais (niveau B1 exigé)
Exigence d’assiduité
L’assiduité pendant toute la durée de la formation sera exigée. Au-delà de deux jours d’absence non justifiée durant les quatre semaines de formation, le diplôme ne sera pas validé. Au vu de la charge de travail, nous invitons les doctorants à obtenir l’accord de leur directeur de thèse avant de postuler. Notez qu’avec l’accord des responsables, il est envisageable de travailler sur des données liées au projet de thèse.
Informations sur le DESU Data science
Objectifs
La formation s’adresse à des étudiants (min. M2) et diplômés de sciences et de santé liés aux neurosciences et qui souhaitent renforcer leurs compétences en sciences des données. Les étudiants en neurosciences sont très souvent amenés à manipuler des grosses données multiparamétriques et bruitées en développant très souvent leur propre programme d’analyse sans pour autant être des informaticiens. Cette capacité à extraire le sens des données bruitées et complexes les rend très intéressants sur le marché du travail en data science, mais il leur manque souvent les compétences que nous développons dans ce DESU pour être très compétitifs.
Dates et durée de la formation
- cours entre le 4 et le 18 juillet 2023 (dates exactes précisées très bientôt; aménagement 1 journée pour l’oral de fin de M2)
- travail personnel pendant l’été
- cours entre le 21 août et le 8 septembre 2023 (les dates exactes seront précisées très bientôt)
- jury final dans la dernière semaine de septembre
4 semaines, 120 h au total
Information importante : Le calendrier de cette formation de Data science chevauchera celle du DESU Techniques de communication scientifique également proposé par NeuroSchool. Un étudiant donné ne peut donc pas s’inscrire la même année à ces deux formations. Vous pouvez candidater aux deux formations, mais si vous êtes sélectionné aux deux il faudra alors rapidement faire votre choix et en avertir NeuroSchool.
Effectif estimé
20 étudiants
Notez que la formation ne peut avoir lieu qu’avec un nombre minimum d’inscriptions. Si ce nombre n’est pas atteint, la formation n’aura pas lieu. Cette information sera connue autour de fin avril 2023.
Lieu de la formation
Campus Centre (Saint-Charles), Marseille
Contenu de la formation
6 unités d’enseignement correspondant à 120h de formation au total :
- Mathématiques, calcul, machine learning
- Statistiques des grosses données
- Gestion, analyse et outils de visualisation de bases de données
- Technique de programmation
- Ethique et droit en data science
- Professionnalisation et projet tutoré
Les étudiants du DESU travailleront pendant leur projet tutoré sur des données issues des 9 laboratoires adossés à l’Institut NeuroMarseille, ainsi que des entreprises privées de R&D ou des sources en accès libre.
Langue d’enseignement
Français avec occasionnellement des documents et interventions en anglais
Coût
310 € par étudiant en formation initiale, 1550 € par étudiant en formation continue, financés par l’EUR nEURo*AMU / NeuroSchool (financement A*Midex et ANR-17-EURE-0029) pour les étudiants sélectionnés et déjà inscrits à NeuroSchool.
Connaissances à acquérir
- Maîtrise des approches couramment utilisées en data science pour analyser et visualiser des grosses quantités de données multiparamétriques structurées en Python (Statistique, Machine learning, Deep learning)
- Initiation aux réglementations éthiques régissant l’utilisation des données.
Compétences à acquérir
Compétences informatiques :
Programmation Python, utilisation de logiciels d’analyse statistique, initiation au machine learning et deep learning, traitement du signal et d’images. Initiation à l’utilisation des bases de données, initiation à l’utilisation de GPU pour le calcul numérique
Compétences mathématiques :
- Algèbre linéaire (calcul matriciel et vectoriel),
- Modèles de prédiction, mesure de performance, régressions, réseaux de neurones, optimisation.
- Probabilités (inférence bayésienne)
- Analyse de données statistiques (incluant des données multimodales)
Compétences générales :
- Gestion de projet, travail en équipe
Pré-requis
Cette formation s’adresse à des étudiants et diplômés de neurosciences qui ont déjà une expérience significative dans la manipulation de données, par exemple dans le cadre d’un stage de M2 ou d’un doctorat.
Pour pouvoir suivre cette formation, vous devez connaître les bases de la programmation en Python et les concepts de mathématiques et de statistiques ci-dessous.
- Programmation :
Ce cours se déroulera en Python. Les étudiants doivent être familiers avec l’utilisation des différentes structures de variables (array, liste, dict) et les librairies numpy, scipy, matplotlib et pandas, la notion de boucle et de structures conditionnelles.
Voici des suggestions de cours en ligne gratuits pour vous former aux bases de Python par vous-mêmes:
– pour les débutants : Apprendre à coder avec Python
– niveau plus avancé : Python : des fondamentaux aux concepts avancés du langage
- Compétences en mathématiques
Algèbre linéaire : Il faudra être familier avec les manipulations de vecteurs et de matrices, rang, bases, déterminants, inverses.
- Statistiques : une connaissance de base est requise, à savoir être à l’aise avec les moyennes et les variances, ainsi qu’avec la distribution normale, et avoir une connaissance des tests paramétriques et non-paramétriques classiques.
- Calcul : vous devez savoir ce que sont les intégrales et les dérivées, et comprendre ce que signifie une équation différentielle.
Afin d’évaluer si vous avez le niveau nécessaire, votre première démarche consiste à demander l’accès au test d’auto-évaluation (voir “démarches”).
Comment candidater
Démarches
Si vous remplissez les conditions d’éligibilité et souhaitez candidater, les démarches sont les suivantes :
- Déclarez votre intérêt au plus tard le 5 mars 2023 par un mail de motivation à neuroschool-data-science@univ-amu.fr
- Les responsables du DESU vous enverront le lien vers un test en ligne pour auto-évaluer si vous avez le niveau requis.
- Envoyez un dossier de candidature comportant les documents indiqués plus bas au plus tard le 19 mars 2023.
- Notre jury sélectionnera les meilleurs dossiers en se fondant sur les critères précisés ci-dessus. Au besoin, il convoquera les candidats pour un bref entretien.
- Les lauréats s’inscriront alors au DESU directement à l’UFR Sciences. Pour que NeuroSchool puisse prendre en charge la formation, les étudiants devront fournir une attestation d’inscription au DESU.
Dossier de candidature et pièces à fournir
Merci d’envoyer au plus tard dimanche 19 mars 2023 votre dossier sous forme d’un fichier PDF unique nommé “nom_prenom_DESU_Data.pdf” via le formulaire en ligne ci-dessous. Il comprendra les parties suivantes :
- CV du candidat détaillant son parcours : formations, compétences informatiques, expérience en manipulation de données, stages de recherche, mobilité, conférences… (2 pages maximum)
- Lettre de motivation qui présente le projet personnel et professionnel du candidat : quels sont ses plans d’études et de carrière, comment cette formation va contribuer à les réaliser… (1 page maximum). S’il le souhaite, un candidat peut proposer lui-même un sujet pour son projet tuteuré (lié à son stage ou à sa thèse notamment) et/ou un tuteur (par exemple son encadrant de stage ou son directeur de thèse).
- Relevés de notes des études universitaires et d’autres formations pertinentes (notamment en informatique)
- Attestation de connaissance de l’anglais (TOEFL, TOEIC, attestation de votre enseignant d’anglais…)
- Attestation de réussite du test de pré-requis (demander l’accès aux responsables du DESU Data science AVANT de déposer son dossier)
Calendrier et sélection
Calendrier
- Lancement de l’appel : 1er février 2023
- Date limite de manifestation d’intérêt : dimanche 5 mars 2023
- Evaluer son niveau sur le test des pré-requis : avant le dimanche 19 mars 2023
- Date limite de candidature : dimanche 19 mars 2023
- Entretiens et résultats de la sélection : fin mars – début avril 2023
- Inscription au DESU : avril-mai 2023
- Formation DESU Data science appliquée aux neurosciences :
- cours entre le 4 et le 18 juillet 20223 (dates exactes précisées prochainement)
- travail sur le projet tutoré pendant l’été
- cours entre le 21 août et le 8 septembre 2023 (dates exactes précisées très bientôt)
jury final dans la dernière semaine de septembre - oral devant un jury pendant la dernière semaine de septembre 2023
- cours entre le 4 et le 18 juillet 20223 (dates exactes précisées prochainement)
Jury
Le processus de sélection implique les responsables des formations de neurosciences et les responsables du DESU Data science appliquée aux neurosciences. Les décisions du jury sont souveraines.
Critères de sélection
- Expérience significative dans la manipulation de données
Évaluée d’après le dossier, y compris le test d’auto-évaluation, et d’après un bref entretien avec les enseignants du DESU.
- Projet du candidat
Projet personnel et professionnel réfléchi, justification des études poursuivies par rapport à un objectif annoncé
- Autres expériences pertinentes
Inclure dans le dossier les formations complémentaires, stages volontaires et expériences de travail.
- Connaissances linguistiques (français, anglais)
Très bonne maîtrise de la langue française (oral, écrit)
Bonne connaissance de l’anglais scientifique (oral, lu)
- Qualité de la présentation des documents
Clarté et fiabilité des documents apportés à l’appui de la candidature
Résultats
Résultats disponibles ultérieurement
Présentation de l'appel
Aux étudiants de Master 2 et aux doctorants de NeuroSchool :
Vous souhaitez renforcer vos compétences en analyse de données ? Comprendre et savoir utiliser de nouvelles techniques utilisant le machine learning ? Vous souhaitez inscrire dans votre CV de nouvelles compétences très recherchées par les laboratoires et les entreprises?
NeuroSchool vous propose une toute nouvelle formation diplômante : un diplôme d’études supérieures universitaires (DESU) Data science appliquée aux neurosciences. L’EUR nEURo*AMU/NeuroSchool finance les inscriptions de ses étudiants sélectionnés pour suivre ce DESU.
Cet appel à candidatures concerne des étudiants de neurosciences (M2 et doctorat) intéressés à s’inscrire au DESU Data science appliquée aux neurosciences d’AMU, formation prévue en juillet 2023 puis fin août et début septembre 2023, avec un projet à réaliser pendant l’été et à présenter devant un jury fin septembre.
Notez que la formation ne peut avoir lieu qu’avec un nombre minimum d’inscriptions. Si ce nombre n’est pas atteint, la formation pourrait être reportée.
Contact
Responsables de la formation : Julie Koenig et Nicolas Catz
Pour toute information complémentaire, merci d’écrire à : neuroschool-data-science@univ-amu.fr
Eligibilité
Pour être éligible à cet appel à candidatures, vous devez :
- être étudiant inscrit en 2022-23 dans une formation rattachée à NeuroSchool : master de neurosciences (M2) ou programme doctoral NeuroSchool en neurosciences d’AMU
- avoir une expérience significative dans la manipulation de données, par exemple dans le cadre d’un stage de M2 ou d’un doctorat (voir “pré-requis” ci-dessous)
- présenter un projet personnel et professionnel en lien avec la Data science
- maîtriser le français (niveau C2 exigé) et l’anglais (niveau B1 exigé)
Exigence d’assiduité
L’assiduité pendant toute la durée de la formation sera exigée. Au-delà de deux jours d’absence non justifiée durant les quatre semaines de formation, le diplôme ne sera pas validé. Au vu de la charge de travail, nous invitons les doctorants à obtenir l’accord de leur directeur de thèse avant de postuler. Notez qu’avec l’accord des responsables, il est envisageable de travailler sur des données liées au projet de thèse.
Informations sur le DESU Data science
Objectifs
La formation s’adresse à des étudiants (min. M2) et diplômés de sciences et de santé liés aux neurosciences et qui souhaitent renforcer leurs compétences en sciences des données. Les étudiants en neurosciences sont très souvent amenés à manipuler des grosses données multiparamétriques et bruitées en développant très souvent leur propre programme d’analyse sans pour autant être des informaticiens. Cette capacité à extraire le sens des données bruitées et complexes les rend très intéressants sur le marché du travail en data science, mais il leur manque souvent les compétences que nous développons dans ce DESU pour être très compétitifs.
Dates et durée de la formation
- cours entre le 4 et le 18 juillet 2023 (dates exactes précisées très bientôt; aménagement 1 journée pour l’oral de fin de M2)
- travail personnel pendant l’été
- cours entre le 21 août et le 8 septembre 2023 (les dates exactes seront précisées très bientôt)
- jury final dans la dernière semaine de septembre
4 semaines, 120 h au total
Information importante : Le calendrier de cette formation de Data science chevauchera celle du DESU Techniques de communication scientifique également proposé par NeuroSchool. Un étudiant donné ne peut donc pas s’inscrire la même année à ces deux formations. Vous pouvez candidater aux deux formations, mais si vous êtes sélectionné aux deux il faudra alors rapidement faire votre choix et en avertir NeuroSchool.
Effectif estimé
20 étudiants
Notez que la formation ne peut avoir lieu qu’avec un nombre minimum d’inscriptions. Si ce nombre n’est pas atteint, la formation n’aura pas lieu. Cette information sera connue autour de fin avril 2023.
Lieu de la formation
Campus Centre (Saint-Charles), Marseille
Contenu de la formation
6 unités d’enseignement correspondant à 120h de formation au total :
- Mathématiques, calcul, machine learning
- Statistiques des grosses données
- Gestion, analyse et outils de visualisation de bases de données
- Technique de programmation
- Ethique et droit en data science
- Professionnalisation et projet tutoré
Les étudiants du DESU travailleront pendant leur projet tutoré sur des données issues des 9 laboratoires adossés à l’Institut NeuroMarseille, ainsi que des entreprises privées de R&D ou des sources en accès libre.
Langue d’enseignement
Français avec occasionnellement des documents et interventions en anglais
Coût
310 € par étudiant en formation initiale, 1550 € par étudiant en formation continue, financés par l’EUR nEURo*AMU / NeuroSchool (financement A*Midex et ANR-17-EURE-0029) pour les étudiants sélectionnés et déjà inscrits à NeuroSchool.
Connaissances à acquérir
- Maîtrise des approches couramment utilisées en data science pour analyser et visualiser des grosses quantités de données multiparamétriques structurées en Python (Statistique, Machine learning, Deep learning)
- Initiation aux réglementations éthiques régissant l’utilisation des données.
Compétences à acquérir
Compétences informatiques :
Programmation Python, utilisation de logiciels d’analyse statistique, initiation au machine learning et deep learning, traitement du signal et d’images. Initiation à l’utilisation des bases de données, initiation à l’utilisation de GPU pour le calcul numérique
Compétences mathématiques :
- Algèbre linéaire (calcul matriciel et vectoriel),
- Modèles de prédiction, mesure de performance, régressions, réseaux de neurones, optimisation.
- Probabilités (inférence bayésienne)
- Analyse de données statistiques (incluant des données multimodales)
Compétences générales :
- Gestion de projet, travail en équipe
Pré-requis
Cette formation s’adresse à des étudiants et diplômés de neurosciences qui ont déjà une expérience significative dans la manipulation de données, par exemple dans le cadre d’un stage de M2 ou d’un doctorat.
Pour pouvoir suivre cette formation, vous devez connaître les bases de la programmation en Python et les concepts de mathématiques et de statistiques ci-dessous.
- Programmation :
Ce cours se déroulera en Python. Les étudiants doivent être familiers avec l’utilisation des différentes structures de variables (array, liste, dict) et les librairies numpy, scipy, matplotlib et pandas, la notion de boucle et de structures conditionnelles.
Voici des suggestions de cours en ligne gratuits pour vous former aux bases de Python par vous-mêmes:
– pour les débutants : Apprendre à coder avec Python
– niveau plus avancé : Python : des fondamentaux aux concepts avancés du langage
- Compétences en mathématiques
Algèbre linéaire : Il faudra être familier avec les manipulations de vecteurs et de matrices, rang, bases, déterminants, inverses.
- Statistiques : une connaissance de base est requise, à savoir être à l’aise avec les moyennes et les variances, ainsi qu’avec la distribution normale, et avoir une connaissance des tests paramétriques et non-paramétriques classiques.
- Calcul : vous devez savoir ce que sont les intégrales et les dérivées, et comprendre ce que signifie une équation différentielle.
Afin d’évaluer si vous avez le niveau nécessaire, votre première démarche consiste à demander l’accès au test d’auto-évaluation (voir “démarches”).
Comment candidater
Démarches
Si vous remplissez les conditions d’éligibilité et souhaitez candidater, les démarches sont les suivantes :
- Déclarez votre intérêt au plus tard le 5 mars 2023 par un mail de motivation à neuroschool-data-science@univ-amu.fr
- Les responsables du DESU vous enverront le lien vers un test en ligne pour auto-évaluer si vous avez le niveau requis.
- Envoyez un dossier de candidature comportant les documents indiqués plus bas au plus tard le 19 mars 2023.
- Notre jury sélectionnera les meilleurs dossiers en se fondant sur les critères précisés ci-dessus. Au besoin, il convoquera les candidats pour un bref entretien.
- Les lauréats s’inscriront alors au DESU directement à l’UFR Sciences. Pour que NeuroSchool puisse prendre en charge la formation, les étudiants devront fournir une attestation d’inscription au DESU.
Dossier de candidature et pièces à fournir
Merci d’envoyer au plus tard dimanche 19 mars 2023 votre dossier sous forme d’un fichier PDF unique nommé “nom_prenom_DESU_Data.pdf” via le formulaire en ligne ci-dessous. Il comprendra les parties suivantes :
- CV du candidat détaillant son parcours : formations, compétences informatiques, expérience en manipulation de données, stages de recherche, mobilité, conférences… (2 pages maximum)
- Lettre de motivation qui présente le projet personnel et professionnel du candidat : quels sont ses plans d’études et de carrière, comment cette formation va contribuer à les réaliser… (1 page maximum). S’il le souhaite, un candidat peut proposer lui-même un sujet pour son projet tuteuré (lié à son stage ou à sa thèse notamment) et/ou un tuteur (par exemple son encadrant de stage ou son directeur de thèse).
- Relevés de notes des études universitaires et d’autres formations pertinentes (notamment en informatique)
- Attestation de connaissance de l’anglais (TOEFL, TOEIC, attestation de votre enseignant d’anglais…)
- Attestation de réussite du test de pré-requis (demander l’accès aux responsables du DESU Data science AVANT de déposer son dossier)
Calendrier et sélection
Calendrier
- Lancement de l’appel : 1er février 2023
- Date limite de manifestation d’intérêt : dimanche 5 mars 2023
- Evaluer son niveau sur le test des pré-requis : avant le dimanche 19 mars 2023
- Date limite de candidature : dimanche 19 mars 2023
- Entretiens et résultats de la sélection : fin mars – début avril 2023
- Inscription au DESU : avril-mai 2023
- Formation DESU Data science appliquée aux neurosciences :
- cours entre le 4 et le 18 juillet 20223 (dates exactes précisées prochainement)
- travail sur le projet tutoré pendant l’été
- cours entre le 21 août et le 8 septembre 2023 (dates exactes précisées très bientôt)
jury final dans la dernière semaine de septembre - oral devant un jury pendant la dernière semaine de septembre 2023
- cours entre le 4 et le 18 juillet 20223 (dates exactes précisées prochainement)
Jury
Le processus de sélection implique les responsables des formations de neurosciences et les responsables du DESU Data science appliquée aux neurosciences. Les décisions du jury sont souveraines.
Critères de sélection
- Expérience significative dans la manipulation de données
Évaluée d’après le dossier, y compris le test d’auto-évaluation, et d’après un bref entretien avec les enseignants du DESU.
- Projet du candidat
Projet personnel et professionnel réfléchi, justification des études poursuivies par rapport à un objectif annoncé
- Autres expériences pertinentes
Inclure dans le dossier les formations complémentaires, stages volontaires et expériences de travail.
- Connaissances linguistiques (français, anglais)
Très bonne maîtrise de la langue française (oral, écrit)
Bonne connaissance de l’anglais scientifique (oral, lu)
- Qualité de la présentation des documents
Clarté et fiabilité des documents apportés à l’appui de la candidature
Résultats
Résultats disponibles ultérieurement