Webinar de Kirsley Chennen et de Baptiste Lafabrègue: échanges de bonnes pratiques: les données dans ma thèse
Les thèses de doctorat comportent des données rassemblées de façon brutes (en annexe de la thèse, ou plus rarement déposées sur un entrepôt de données ouvertes), souvent originales et en quantité importante. Les données dans la thèse représentent un investissement important de la part du doctorant/de la doctorante et de ses tutelles et sont susceptibles d’être réutilisées au-delà de la thèse.
Kirsley Chennen et Baptiste Lafabrègue sont postdoctorants et reviennent dans ce webinaire sur leur expérience de gestion des données au cours de leur thèse. Kirsley Chennen est postdoctorant au Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (iCube). Il a effectué sa thèse de 2012 à 2016 au Laboratoire de génétique médicale (LGM) de l'Université de Strasbourg, conjoint avec l'Institut national de la santé et de la recherche médiale (Inserm). Baptiste Lafabrègue est docteur en informatique et enseigne à l'Université de Strasbourg. Il a effectué sa thèse de 2018 à 2021 au sein de l'Institut de Recherche en Informatique, Mathématiques, Automatique et Signal (IRIMAS) de l'Université de Haute Alsace (UHA).
La rencontre sera modérée par Olivier Poch, directeur de recherche au Laboratoire des sciences de l’ingénieur, de l’informatique et de l’imagerie (iCube) et co-responsable du Laboratoire de Bioinformatique et Génomique Intégratives (LGBI).
Baptiste Lafabrègue abordera dans sa partie l'évaluation d'une méthode, qui est primordiale pour en valider la pertinence. Le choix ou la création des données d'évaluation joue un rôle important dans la qualité de cette évaluation. Comment s'assurer de cette qualité? C'est la question qui sera abordée au cours de ce webinar, à travers différents problèmes dont la dépendance entre train et test, le cherry-picking ou encore la pertinence des données.
Pour en savoir plus sur le travail de thèse de Baptiste LAFABREGUE : Clustering et apprentissage profond interactif pour l’analyse de séries d’images de télédétection à haute fréquence temporelle
Kirsley Chennen abordera dans sa partie la problématique de la reproductibilité malgré l'ère des Big Data qui traverse tous les domaines de la science. Les principes du FAIR seront introduits pour promouvoir une meilleure exploitation des données, plus particulièrement en bioinformatique.
Pour en savoir plus sur le travail de thèse de Kirsley CHENNEN : Maladies rares et « Big Data » : solutions bioinformatiques vers une analyse guidée par les connaissances : applications aux ciliopathies
Ce webinaire s’adresse particulièrement aux doctorants en première année de thèse mais est ouvert à tous : étudiant, chercheur et personnel technique et de soutien à la recherche.
Le webinar sera donné en ligne via le lien suivant: https://bbb.unistra.fr/b/cob-ai3-jf2-cwl
Date: mardi 17 mai
Horaire: de 13h à 14h
Contacts pour l'organisation: openaccessweek[at]unistra.fr et maria.scrimieri[at]uha.fr
Pour en savoir plus sur les évènements, formations et ateliers proposés au mois de mai dans le cadre du premier printemps de la donnée: https://printempsdeladonnee.fr/calendar/
Pour information:
Langue/Language: ce webinar sera donné en anglais, avec des slides en anglais. Les intervenants pourront répondre à vos questions dans les deux langues française et anglaise. The webinar will be given in English, with slides in English. The two guest speakers will be able to answer to your questions in French and in English as well.
Replay: l'intervention sera enregistrée et disponible sur pod.unistra.fr
Très bon printemps de la donnée à tous!
