Analyse de données pour les bioprocédés

Assurez-vous d’avoir répondu au Quiz depositionnement : Évaluationinitiale avantde commencer votre parcours.Une fois ce module terminé, vous pourrez passer auxactivités suivantes de votre parcours.

Important information: If you choose the accessible version of the 3D activity, please contact the support team to manually unlock the rest of the training.This module provides an understanding of the data generated throughout the bioprocess lifecycle, their role in continuous process improvement, and the associated visualization and statistical analysis techniques.It is based on the mapping of key data from each phase, visualization tools, quality monitoring indicators (CQA, CPP), as well as analysis methods applied to real-world cases to detect deviations or resolve production issues.Digital modalities : Activity 1 : eLearning/ Activity 2 : Serious Game 2D  / Activity 3 : Serious Game 3DTarget audience:Employees (technicians, engineers, and team leaders in bioproduction), support functions (process monitoring, maintenance, Quality Assurance, Quality Control) wishing to strengthen their skills in process digitalization and data valorization in a cGMP environment.Biotechnology students (Master’s level or engineering schools) wishing to gain an initial understanding of the challenges related to data management and analysis in an industrial environment.Engineers or data scientists in biology/biotechnology looking to explore the specific features and application cases in bioproduction.Evaluation procedure:A short evaluation at the end of the module confirming what you have learnt and enabling you to move to the next one ( 80% of correct answers required).

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."

Information importante :Si vous choisissez la version accessible de l'activité 3D, veuillez contacter le service d’assistance pour débloquer manuellement la suite de la formation.Ce module aborde les principes de gouvernance des données et la mise en œuvre de standards pour garantir la qualité, la traçabilité et l’exploitabilité des données dans le contexte GMP.Il s’appuie sur des référentiels comme FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) et ISPE GAMP, ainsi que sur des méthodes concrètes de gestion des métadonnées, de nettoyage, de normalisation et de transformation des données dans un cadre structuré.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."