Structure de formation
Université de Montpellier
Langue(s) d'enseignement
Français
Présentation
La formation « Gestion des données scientifiques » (GDS) ou « Scientific Data Management » (SDM) a pour objectif de former un public large aux enjeux, pratiques et outils de la gestion des données de la recherche scientifique.
Objectifs
L’objectif de la formation est de sensibiliser et de former aux techniques de la science ouverte, mais aussi d’en expliquer le sens et les enjeux. Ainsi, la formation offre de façon large des enseignements en informatique appliquée à la gestion des données, en ingénierie des données (anonymisation, stockage, archivage), en ingénierie de projets, en droit de la propriété intellectuelle et du numérique, etc. C’est la raison pour laquelle, la formation offre également des enseignements de savoir et de savoir-faire (travaux pratiques).
Il s’agit d’une formation diplômante de type Diplôme Universitaire (DU). Toutefois, certains modules peuvent être suivis les uns indépendamment des autres. Dans ce cas, la formation sera seulement certifiante et non diplômante.
Elle est ouverte en formation initiale et continue.
La formation est rattachée à l’Institut de la Science des Données de Montpellier et à l’Université de Montpellier. Elle est issue du programme de recherche CommonData, aujourd’hui Plateforme de la Maison des Sciences de l’Homme SUD.
Organisation
Contrôle des connaissances
Rapport à rendre, suivi d'une soutenance à la fin de l'année pour les étudiants qui souhaitent être diplômés
Programme
Comprendre l’environnement des données de la science
La première partie de la formation permet de comprendre l’environnement des données de la science :
- Qu’est-ce que la recherche collaborative ?
- Comment financer une recherche orientée vers la collecte et l’analyse de données ?
- Quelles sont les stratégies de développement de projets de data science ?
- Quelles sont les règles juridiques et/ou de gouvernance qui s’appliquent aux données ?
3 modules pour la partie 1
Maîtriser les outils d’analyse des données de la science
La deuxième partie de la formation permet de se former à la maîtrise des outils d’analyse des données de la science, c’est-à-dire les outils destinés à extraire, contextualiser, fouiller, sécuriser et protéger les données.
5 modules pour la partie 2
Gérer l’ouverture des données de la science
La troisième partie propose de former à l’ouverture des données de la science. Elle consiste ainsi à apprendre à partager, publier, mais aussi stocker et archiver les données de façon sécurisée et de manière à ce qu’elles puissent éventuellement donner lieu à une réutilisation et/ou une valorisation.
4 modules pour la partie 3
Admission
Conditions d'accès
- Motivation à démontrer
- Niveau Master minimum
Les candidatures sont soumises à l’étude de l’équipe pédagogique
Modalités d'inscription
- Formation initiale et continue
- Doctorant.e : la participation à la formation donnera lieu à une attestation pour le nombre d’heures correspondant. Mais il y a lieu préalablement de s’assurer que les heures de cette formation seront bien prises en compte par votre École Doctorale. De même, l’inscription à la formation doctorale n’équivaut pas à l’inscription au DU. Les deux inscriptions sont distinctes.
Modalités pédagogiques
- Formation à distance
- Présence obligatoire à toutes les sessions en live
-
Possibilité de suivre des modules au choix. Attention cependant à certains modules qui sont interdépendants.
Public cible
- Chercheurs
- Enseignants-chercheurs
- Post-doctorants
- Doctorants
- Ingénieurs
- Porteurs de projets innovants (incubés ou non)
- Étudiants en master
Résultats attendus
Validation du diplôme
- présence obligatoire : avoir suivi les enseignements de tous les modules de la formation
- soutenance : sous la forme d’une présentation d’un projet de gestion de données scientifiques devant un jury
- avoir obtenu une note ≥ 10/20 pour la préparation et la présentation du projet
Attestation de suivi de formation
délivrée sur demande, pour les personnes ayant suivi 5 modules au minimum sachant que certains modules constituent des pré-requis indispensables au suivi d’autres modules