OBJECTIFS DE LA FORMATION
Cette formation vise à fournir aux participants les compétences nécessaires pour concevoir, planifier et réaliser des recherches de qualité, ainsi que pour analyser les données de manière rigoureuse. À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
1-Comprendre les concepts et les principes fondamentaux de la méthodologie de recherche.
2-Élaborer des questions de recherche pertinentes et formuler des hypothèses testables.
3-Choisir les méthodes de collecte de données appropriées en fonction de leur projet de recherche.
4-Analyser les données qualitatives et quantitatives en utilisant des outils et des techniques
5-adaptés. Interpréter et présenter les résultats de recherche de manière claire et concise.
PUBLIC CIBLE
Cette formation s’adresse à : Les étudiants de niveau licence, master et doctorat. Les chercheurs débutants dans tous les domaines.
Les professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en recherche et analyse des données.
PRÉREQUIS
Aucun prérequis spécifique n’est nécessaire, mais une connaissance de base en statistiques et une familiarité avec les logiciels de traitement de données peuvent être avantageuses.
Programme de la formation Méthodologie de recherche et analyse des données
Définition et importance de la recherche scientifique.
Types de recherche : fondamentale vs. appliquée, qualitative vs. quantitative.
Étapes du processus de recherche.
Module 2 : Conception de la Recherche Formulation des questions de recherche et des hypothèses.
Revue de la littérature : méthodes et outils.
Conception de la recherche : choix de la méthodologie appropriée.
Module 3 : Méthodes de Collecte de Données
Techniques de collecte de données qualitatives : entretiens, observations, groupes de discussion.
Techniques de collecte de données quantitatives : enquêtes, questionnaires,
expérimentations.
Échantillonnage : méthodes et techniques.
Module 4 : Analyse de Données Qualitatives Codage et analyse thématique.
Logiciels d’analyse qualitative (NVivo).
Triangulation des données qualitatives.
Module 5 : Analyse de Données Quantitatives Introduction aux statistiques
descriptives et inférentielles.
Analyses univariées et multivariées.
Utilisation des logiciels d’analyse quantitative (SPSS).
Rédaction de rapports de recherche.
Préparation et présentation de communications scientifiques.
Méthodes Pédagogiques Exposés théoriques interactifs.
Études de cas pratiques.
Ateliers et travaux dirigés. Utilisation de logiciels spécialisés pour l’analyse de données.
Évaluation L’évaluation des participants se fera par le biais : D’exercices pratiques.
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Maîtrisez les fondamentaux de la Data Science: Plongez dans les mathématiques, les statistiques et la programmation Python pour acquérir une solide base théorique.
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Devenez un expert en manipulation de données: Apprenez à collecter des données depuis diverses sources, à les nettoyer et à les préparer pour l’analyse. Visualisez vos données de manière efficace pour en tirer des insights clés.
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Développez vos compétences en Machine Learning: Explorez une variété d’algorithmes pour la classification, la régression et la prédiction. Apprenez à évaluer et à optimiser vos modèles pour obtenir des résultats précis.
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Appliquez le Machine Learning à des cas réels: Découvrez les applications du Machine Learning dans le domaine de la santé.
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Mettez en œuvre vos connaissances grâce à des projets pratiques: Travaillez sur des projets réels pour renforcer vos compétences et développer des solutions innovantes pour des problématiques de santé.
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Devenez un ingénieur de données compétent: Apprenez à concevoir des pipelines de données robustes et à déployer vos modèles en production.
Programme Méthodologie de Recherche et à l’Analyse de Données Innovantes (IA)
Maîtriser les Outils IA Gratuits pour l’Assistance à la Recherche et l’Ingénierie
des Requêtes (Prompts)
Module 1 : Introduction à l’Intelligence Artificielle dans la Recherche Académique
Qu’est-ce que la recherche assistée par l’IA ?
Évolution et tendances de l’automatisation académique
Avantages : gain de temps, évolutivité, amélioration de la compréhension
Limites et considérations éthiques
Module 2 : Automatisation de la Revue de Littérature
Objectifs : Apprendre à automatiser la recherche d’articles, leur synthèse et leur citation.
Outils abordés (gratuits et sans carte bancaire) :
Elicit.org : interrogation et synthèse d’articles
Connected Papers : cartographie visuelle de la littérature
ResearchRabbit : veille documentaire et alertes
Scite.ai : analyse contextuelle des citations
Litmaps : cartographie de la recherche et suivi de progression
Module 3 : Résumé et Réécriture avec l’IA
Objectifs : Utiliser l’IA pour résumer, reformuler et structurer les documents de recherche.
Module 4 : Gestion des Références avec l’IA
Utilisation d’outils IA pour organiser, générer et formater les références bibliographiques.
Module 5 : Fondamentaux de l’Ingénierie des Prompts
Objectifs : Apprendre à concevoir des prompts de qualité pour interagir efficacement avec les outils d’IA.
Module 6 : Projet de Recherche de A à Z avec l’IA
Intégration des outils IA dans toutes les étapes d’un projet de recherche
complet : de la problématique à la rédaction.
Moyen et Modalité
- Présentiel à Rabat AGDAL ou À distance.
- Alternance de théorie et de cas pratiques.
- À l’issue de la période de formation le stagiaire se verra remettre son relevé de connexion certifié par le centre de formation pour contre-signature.
Moyens Techniques
- Session de formation en visioconférence
- Plateforme de Learning Management System (LMS)
Adaptation et suivi de la formation
Un suivi de la formation et accompagnement seront réalisés tout au long de la formation. La formation pourra être adaptée pour palier à des difficultés majeures rencontrées par l’apprenant.
Évaluation de parcours
Le contrôle de connaissances permettant de vérifier le niveau de connaissances acquis par les Stagiaires est effectué selon les modalités suivantes :
- Questionnaires à choix multiples.
- Questions ouvertes.
Délai d’accès
Un délai minimum et incompressible de 14 jours entre l’inscription et l’accès à la formation est appliqué.
- Public : Les étudiants de niveau licence, master et doctorat. Les chercheurs débutants dans tous les domaines.
Les professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en recherche et analyse des données.
Durée : 12 heures - Prérequis : Aucun prérequis spécifique n’est nécessaire, mais une connaissance de base en statistiques et une familiarité avec les logiciels de traitement de données peuvent être
- Formation certifiante
Lieu : Rue Oued Sbou, Immeuble 15, Appt 7, Agdal, Rabat
Contact : +212 6 65 75 13 49
Site web : ISUPMEDICAL ACADEMY
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Prérequis
- BAC+5 en informatique
Public ciblé
- Ingénieur diplômé