5 raisons de suivre le MOOC Reproducible Research II: Practices and tools for managing computations and data

Que vous soyez doctorant-e, chercheur-se, étudiant-e en master, enseignant-e ou ingénieur-e, ce cours vous permettra de répondre aux principales questions posées par le traitement de vastes ensembles de données, qu’il s’agisse de gestion des données, d’environnement logiciel ou encore de complexité des calculs. Alors, prêt-es à relever le défi de la science ? Voici 5 raisons de vous inscrire au nouveau MOOC Reproducible Research II: Practices and tools for managing computations and data !

Raison #1 : améliorer la reproductibilité de vos recherches

La recherche reproductible est un défi majeur dans le domaine scientifique. Ce MOOC vous apprendra à améliorer vos pratiques, garantissant ainsi des résultats fiables et reproductibles. Vous apprendrez à gérer et traiter de grandes quantités de données ainsi qu’à effectuer des calculs complexes tout en contrôlant votre environnement logiciel.

Raison #2 : suivre un cours complémentaire et cohérent

Après le succès du premier MOOC Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente, ce nouveau cours se concentre sur les données massives et les calculs complexes.
Les deux MOOC se complètent parfaitement, offrant un programme de formation complet et cohérent sur la reproductibilité computationnelle.

Raison #3 : profiter de l’expérience des experts

Dans ce MOOC interdisciplinaire, vous tirerez parti de l’expérience d'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 et Synchrotron SOLEIL) ainsi que Matthieu Simonin, Ludovic Courtès et Kim Tâm Huynh, ingénieurs et ingénieure de recherche (Inria) qui s’intéressent depuis de nombreuses années aux enjeux et aux défis de la recherche reproductible. Ils vous montreront en particulier 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.

Raison #4 : bénéficier de la flexibilité et de l’accessibilité

Le MOOC est disponible en anglais sur la plateforme FUN du 5 mai 2025 au 10 septembre 2025. Vous pouvez suivre le cours à votre propre rythme avec un investissement estimé à 35 heures. D'autres sessions seront également proposées à l’avenir. En complétant le cours, vous pouvez également obtenir un Open Badge, certifiant vos nouvelles compétences.

Raison #5 : participer à des sessions de travaux pratiques avec des outils open-source

Ce MOOC se distingue par ses nombreuses sessions de travaux pratiques utilisant des outils open-source. Vous aurez l’occasion de mettre en pratique ce que vous avez appris, rendant votre expérience d’apprentissage à la fois efficace et concrète. La plupart des exercices sont réalisés dans un environnement JupyterLab mis à la disposition de chaque apprenant du MOOC.

Ce cours est proposé par Inria Learning Lab, avec le soutien du Fonds national pour la science ouverte.

Pour s’inscrire dès maintenant et en savoir plus, cliquez ici
Inria
Inscription : du 20 mars 2025 au 3 septembre 2025
Cours : du 5 mai 2025 au 10 septembre 2025