Analyse de données pour les bioprocédés

Comprendre les données générées tout au long du cycle de vie des bioprocédés, leur rôle dans l’amélioration continue du procédé, et les techniques de visualisation et d’analyse statistique associées.Public cible :Étudiants en biotechnologies (Master, école d’ingénieurs) souhaitant acquérir une première compréhension des enjeux liés à la gestion et à l’analyse des données dans un environnement industriel.Techniciens expérimentés, ingénieurs et  responsables d’équipe en Bioproduction, fonctions support (process monitoring, maintenance, Assurance Qualité, Contrôle Qualité) désirant renforcer leurs compétences sur la digitalisation des procédés et la valorisation des données en contexte cGMP.Ingénieurs ou analystes en science des données  souhaitant découvrir les spécificités et cas d’application en bioproduction Modalités d'évaluation :Une courte évaluation à la fin du module pour confirmer ce que vous avez appris et accéder au module suivant (pas de limite d'essai, 80% de bonnes réponses requises).Les apprenants inscrits à l'ensemble du parcours ont la possibilité d'évaluer et d'ancrer leurs nouvelles connaissances et compétences via un quiz entre les modules."

Ce module décrit les grands types de systèmes informatisés (LIMS, ERP, SCADA, BES, MES, WMS, PLM) utilisés à chaque étape du cycle de vie d’un bioproduit, et la manière dont ils structurent et enregistrent les données de production. Il s’appuie sur des méthodes de modélisation des flux de données, l’identification des points de collecte et de stockage et l’analyse des interfaces entre systèmes.  Modalités digitales : Activité 1 : Serious Game 2D  / Activité 2 : Serious Game 2D / Activité 3 : Serious Game 3D  Public cible :Employés (techniciens, ingénieurs et  responsables d’équipe en bioproduction), fonctions support (process monitoring, maintenance, Assurance Qualité, Contrôle Qualité) désirant renforcer leurs compétences sur la digitalisation des procédés et la valorisation des données en contexte cGMP. Étudiants en biotechnologies (Master, école d’ingénieurs) souhaitant acquérir une première compréhension des enjeux liés à la gestion et à l’analyse des données dans un environnement industriel.  Ingénieurs ou analystes en science des données en bioogie/biotechnologie souhaitant découvrir les spécificités et cas d’application en bioproduction. Modalités d'évaluation :Une courte évaluation à la fin du module pour confirmer ce que vous avez appris et accéder au module suivant (80% de bonnes réponses requises). 

Appréhender les spécificités et les pré-requis des différentes architectures de systèmes de stockage de données. Public cible :Étudiants en biotechnologies (Master, école d’ingénieurs) souhaitant acquérir une première compréhension des enjeux liés à la gestion et à l’analyse des données dans un environnement industrielTechniciens expérimentés, ingénieurs et  responsables d’équipe en Bioproduction, fonctions support (process monitoring, maintenance, Assurance Qualité, Contrôle Qualité) désirant renforcer leurs compétences sur la digitalisation des procédés et la valorisation des données en contexte cGMPIngénieurs ou analystes en science des données  souhaitant découvrir les spécificités et cas d’application en bioproduction Modalités d'évaluation :Une courte évaluation à la fin du module pour confirmer ce que vous avez appris et accéder au module suivant (pas de limite d'essai, 80% de bonnes réponses requises).Les apprenants inscrits à l'ensemble du parcours ont la possibilité d'évaluer et d'ancrer leurs nouvelles connaissances et compétences via un quiz entre les modules."

Découvrir les opérations de standardisation des données : de leur collecte à leur transformation en vue de leur utilisation finale.Public cible :Étudiants en biotechnologies (Master, école d’ingénieurs) souhaitant acquérir une première compréhension des enjeux liés à la gestion et à l’analyse des données dans un environnement industriel.Techniciens expérimentés, ingénieurs et  responsables d’équipe en Bioproduction, fonctions support (process monitoring, maintenance, Assurance Qualité, Contrôle Qualité) désirant renforcer leurs compétences sur la digitalisation des procédés et la valorisation des données en contexte cGMP.Ingénieurs ou analystes en science des données  souhaitant découvrir les spécificités et cas d’application en bioproduction Modalités d'évaluation :Une courte évaluation à la fin du module pour confirmer ce que vous avez appris et accéder au module suivant (pas de limite d'essai, 80% de bonnes réponses requises).Les apprenants inscrits à l'ensemble du parcours ont la possibilité d'évaluer et d'ancrer leurs nouvelles connaissances et compétences via un quiz entre les modules."

Découvrir les outils statistiques et leur utilisation à travers un cas pratique illustrant plusieurs écarts ayant un impact sur la capacité et la robustesse du procédé.Public cible :Étudiants en biotechnologies (Master, école d’ingénieurs) souhaitant acquérir une première compréhension des enjeux liés à la gestion et à l’analyse des données dans un environnement industriel.Techniciens expérimentés, ingénieurs et  responsables d’équipe en Bioproduction, fonctions support (process monitoring, maintenance, Assurance Qualité, Contrôle Qualité) désirant renforcer leurs compétences sur la digitalisation des procédés et la valorisation des données en contexte cGMP.Ingénieurs ou analystes en science des données  souhaitant découvrir les spécificités et cas d’application en bioproduction Modalités d'évaluation :Une courte évaluation à la fin du module pour confirmer ce que vous avez appris et accéder au module suivant (pas de limite d'essai, 80% de bonnes réponses requises).Les apprenants inscrits à l'ensemble du parcours ont la possibilité d'évaluer et d'ancrer leurs nouvelles connaissances et compétences via un quiz entre les modules."