Rendre votre recherche reproductible, c’est relever le nouveau défi de la science pour améliorer ses résultats !
Après le succès du premier MOOC « Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente« , bilingue français-anglais, les auteurs poursuivent sur la même thématique en abordant plus spécifiquement la problématique des données massives et des calculs complexes qui leur sont associés. Ces deux MOOCs se complètent et offrent un programme de formation cohérent sur le sujet de la reproductibilité computationnelle.
Cette formation en ligne Reproducible Research II: Practices and tools for managing computations and data s’adresse à vous tous doctorant⸱es, chercheur⸱ses, étudiant⸱es en master, enseignant⸱es, ingénieur⸱es de toutes disciplines. Il est désormais disponible sur la plateforme FUN, en anglais uniquement. Tous les contenus sont accessibles dès le lancement le 16 mai 2024, avec la possibilité d’obtenir un Open Badge sur demande. Vous pouvez donc suivre le cours à votre propre rythme, en fonction de vos besoins, avec un temps estimé de 35 heures.
Arnaud Legrand, Chercheur en informatique (CNRS/LIG, Inria, UGA), Christophe Pouzat, Neurophysiologiste (CNRS/Institut de Recherches Mathématiques Avancées, Université de Strasbourg), Konrad Hinsen, Biophysicien (CNRS, Centre de biophysique moléculaire, Soleil) ainsi que Matthieu Simonin, Ludovic Courtès et Kim tâm Huynh, Ingénieur⸱es de recherche (Inria) vous montrerons :
- comment améliorer vos pratiques de gestion de données et de calculs dans des environnements logiciels maîtrisés.
- comment utiliser des formats comme JSON, FITS et HDF5, des plateformes comme Zenodo et Software Heritage, des outils comme git-annex, docker, singularity, guix, make et snakemake ;
- comment les intégrer dans un cas d’utilisation réel : une étude de détection des taches solaires.
Vous constaterez par vous-même que ces méthodes et outils vous permettent de travailler de manière efficace, fiable et reproductible.
La force de ce nouveau MOOC réside dans la présentation générale et systématique des concepts clés et de la manière dont ils se traduisent en solutions pratiques grâce à de nombreuses sessions de travaux pratiques à l’aide d’outils open-source. Ce MOOC a été réalisé avec le soutien du Fonds national de la science ouverte.
ℹ️ Informations pratiques :
- Ouvert gratuitement du 16 mai 2024 au 12 septembre 2024
- Langue : Anglais
- Public cible : doctorant⸱es, chercheur⸱ses, étudiant⸱es en master, enseignant⸱es, ingénieur⸱es
- Investissement : 35 heures, à suivre à votre rythme
- Certification : Open Badge délivré par FUN, sur demande
- Inscriptions : https://www.fun-mooc.fr/en/courses/reproducible-research-ii-practices-and-tools-for-managing-comput/
📍Plan de cours :
Découpé en trois parties, nous abordons :
- les problèmes de gestion des données
- les problèmes liés à l’environnement logiciel
- comment faire face aux problèmes qui surviennent lorsque les calculs deviennent plus complexes
Chaque partie comprend des vidéos pour expliquer les concepts principaux, des exercices, des sessions pratiques pour chaque outil que nous présentons et un accès au forum pour partager vos expériences et interagir avec l’équipe pédagogique et avec les autres participants.
Probablement que les trois sujets ne vous apparaîtront pas tous immédiatement comme essentiels pour votre pratique quotidienne. C’est normal ! Vous pouvez parfaitement plonger dans l’un des modules et ne prendre que les informations dont vous avez besoin, bien que nous espérons que vous apprécierez la complémentarité de ces trois sujets après les avoir tous vus.
Pour voir la description du cours et s’inscrire dès à présent sur la plateforme FUN : lien vers le MOOC
🌐 Suivez-nous :
- X : @InriaLearningLab
- Linkedin : @Inria Learning Lab
…avec ce hashtag : #RR2Mooc
