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MOOC Chemoocs-advanced : chimiométrie avancée, validation de méthodes

Inscriptions ouvertes jusqu'au 15 novembre 2017

Vous avez de solides connaissances en chimiométrie et vous souhaitez valider vos méthodes analytiques ? Vous voulez connaître des applications particulières ? Vous désirez approfondir vos connaissances dans ce domaine ? Ce MOOC vous est destiné ! 

MOOC sur FUN-MOOC - du 23.10.17 au 3.12.2017

Présentation du MOOC CheMOOCs-advanced : chimiométrie avancée, validation de méthodes

Informations pratiques sur le MOOC

  • Type: MOOC, cours en ligne
  • Temps d'apprentissage: 5 semaines
  • Niveau: à partir de la licence
  • Durée d'exécution: de 06:00h à 08:00h/semaine
  • Langues: français
  • Contenu: vidéos, documents pdf
  • Public cible: étudiants, stagiaires niveau master/ingénieur, techniciens utilisateurs de spectromètres, ingénieurs, chercheurs
  • Age attendu: 20 et +
  • Droits: Licence Creative Commons BY-SA

Description du MOOC

Ce MOOC vous propose 4 parcours indépendants les uns des autres.

Le premier parcours aide à optimiser l'utilisation des méthodes de quantification (régressions) et de prédiction. Les thèmes abordés concernent :

  • la sélection de variables
  • la robustification des modèles
  • les transferts d'étalonnage

Le deuxième parcours porte sur la déconvolution spectrale, l'obtention des signaux des différents composés qui forment l'échantillon analysé. À cet effet, 2 méthodes sont détaillées :

  • M.C.R.-A.L.S. (MultiCurve Resolution - Alternating Least Squares)
  • I.C.A. (Independent Component Analysis)

Le troisième parcours traite des multitableaux, lorsque des mesures différentes ont été faites sur les mêmes échantillons. La méthode Acom a été choisie pour illustrer cette approche.

Le quatrième parcours explique et donne les clefs d'utilisation des validations de méthode et des profils d'exactitude.

Déroulement du MOOC

La durée totale du MOOC est de 5 semaines. Il se compose d'une semaine de prise en main des outils Fun-MOOC et ChemFlow, suivie de 4 semaines de cours, c'est-à-dire une semaine par parcours.

Vous découvrirez 2 ou 3 méthodes chaque semaine.

Le cours est proposé sous la forme de vidéos, reprises dans un document pdf détaillé.

Les méthodes présentées pourront être mises en application dans un exercice avec le logiciel ChemFlow

Plan du MOOC

  • Semaine 0 : Introduction
    • Présentation du MOOC
    • Prise en main de la plateforme FUN-MOOC
    • Découverte du logiciel ChemFlow
  • Semaine 1 : Robustesse
    • Sélection de variables (1/2)
    • Sélection de variables (2/2)
    • Robustesse
  • Semaine 2 : Décomposition ou déconvolution spectrale
    • M.C.R.-A.L.S.
    • I.C.A.
  • Semaine 3 : Multitableaux
    • Introduction aux multitableaux
    • Méthode Acom
  • Semaine 4 : Validation de méthode analytique quantitative
    • Validation de méthodes - profils d'exactitude (1/2)
    • Validation de méthodes - profils d'exactitude (2/2)

Évaluation

Ce MOOC ne donne pas lieu à évaluation.

Informations pédagogiques

Public

  • Public visé : Ce MOOC s'adresse aux personnes qui ont déjà une expérience soit en chimiométrie, soit en chimie analytique :
    • étudiants pour une remise à niveau avant leur entrée en master ou en thèse
    • étudiants en mathématiques intéressés par des applications pratiques à l'algèbre matricielle
    • stagiaires, niveau master/ingénieur, ou étudiants en thèse, ayant besoin d'utiliser ponctuellement des outils de chimiométrie
    • techniciens utilisateurs de spectromètres souhaitant mieux comprendre les traitements de leurs données
    • ingénieurs ou chercheurs développant des méthodes rapides d'analyse, au laboratoire comme sur le terrain
  • Pré-requis : Ce MOOC nécessite :
    • d'être francophone : le MOOC est en français, seul le logiciel ChemFlow est accessible en français et en anglais
    • d'avoir le niveau Bac+2 en sciences et avoir déjà une expérience pratique en chimiométrie/spectroscopie ou en chimie analytique

Objectif pédagogique du MOOC

  • Objectif : Ce MOOC va vous permettre :
    • d'optimiser l'utilisation des méthodes de quantification (régressions) et de prédiction
    • de comprendre la déconvolution spectrale
    • de traiter les multitableaux
    • d'expliquer et vous donner les clefs d'utilisation des validations de méthode et des profils d'exactitude

Édition et diffusion du MOOC CheMOOCs-advanced : chimiométrie avancée, validation de méthodes

Édition

Diffusion

Plateforme

Conditions d'utilisation :

  • Du cours : Licence Creative Commons BY-SA. L'utilisateur doit mentionner le nom de l'auteur et peut réutiliser le contenu sous condition de partage sous les mêmes conditions.
  • Des contenus produits par les participants : Licence Creative Commons. Cette licence permet aux autres de remixer, arranger, et adapter votre œuvre à des fins non commerciales tant qu'on vous crédite en citant votre nom et que les nouvelles œuvres sont diffusées selon les mêmes conditions.
1ère publication : 8.06.2017 - Mise à jour : 12.06.2017

Équipe pédagogique

Dominique Bertrand

INRA

Julien Boccard

Université de Genève

Jean-Claude Boulet

INRA Montpellier

Philippe Courcoux

ONIRIS Nantes

Marjolaine Deschamps

INRA Versailles-Grignon

Ludovic Duponchel

Université de Lille

Martin Ecarnot

INRA Montpellier

Amandine Etayo

INRA Arras

Max Feinberg

INRA

Fabien Gogé

IRSTEA

Mohamed Hanafi

ONIRIS Nantes

Benoît Jaillais

INRA Nantes

Anne Jaulin

INRA Versailles-Grignon

Éric Latrille

INRA Narbonne

Christophe Lebègue

INRA Montpellier

Sébastien Preys

Ondalys

Christelle Reynes

Université de Montpellier

Jean-Michel Roger

IRSTEA Montpellier

Virginie Rossard

INRA Narbonne

Serge Rudaz

Université de Genève

Douglas Rutledge

AgroParis Tech

Robert Sabatier

Université de Montpellier

Cécile Trédaniel

INRA Montpellier

Myrtille Vivien

Université de Montpellier

Partenaires

Ce MOOC a bénéficié d'une aide de l'état générée par l'agence nationale de la recherche au titre du programme "Investissement d'avenir", portant la référence A.N.R.-10-LABX-001-01 Labex Agro et coordonnée par Agropolis Fondation.

Cette session 2017 a bénéficier d'une aide de l'INRA Science & Impact coordonnée par la Formation Permanente.