- Advanced R – application pour les statistiques en sciences agricoles
- Python de base pour la science des données
pour les étudiants de troisième cycle en Afrique de l'Ouest (Bénin, Burkina Faso, Niger et Mali)
Source de financement : Ministère fédéral des affaires étrangères, Allemagne, par l'intermédiaire de l'Office allemand d'échanges universitaires (DAAD).
ID du projet DAAD : 57587014
Coordination : Equipe Pro-RUWA à l'Université de Kassel (Allemagne)
Date limite de candidature : 5 décembre 2025
Lieu du contrat : Witzenhausen/Kassel, Allemagne
Date limite d'achèvement : 30 avril 2026
Personne de contact : PD Dr. Martin Wiehle
Contexte
Le réseau germano-africain financé par l'Office allemand d'échanges universitaires (DAAD) "Promouvoir les capacités académiques pour une utilisation durable des ressources agricoles en Afrique de l'Ouest" - Pro-RUWA a été créé pour former une nouvelle génération de jeunes scientifiques, entrepreneurs et administrateurs formés au niveau régional et international. Pro-RUWA s'appuie sur les structures existantes de trois jeunes universités d'Afrique de l'Ouest, à savoir l'Université d'Abomey-Calavi (UAC, Bénin), l'Université Abdou Moumouni (UAM, Niger) et l'Université Daniel-Ouezzin Coulibaly (UDOC, Burkina Faso), qui ont récemment décidé d'internationaliser leurs études supérieures.
Au sein du réseau, plusieurs unités existent ou sont sur le point d'être créées pour permettre aux futurs décideurs de l'Afrique de l'Ouest francophone de surmonter ensemble les goulets d'étranglement liés à la mauvaise utilisation des ressources et à l'insécurité alimentaire au niveau national et régional, en encourageant l'enseignement universitaire, les relations internationales et le développement régional. L'un des piliers de Pro-RUWA est de doter les étudiants et les enseignants des technologies les plus récentes qui leur permettent de mieux comprendre la nature complexe des systèmes socio-écologiques en collectant, traitant, analysant et interprétant des données multidimensionnelles. Pour ce faire, nous développons et fournissons du matériel et des cours d'apprentissage et d'enseignement en ligne à source ouverte, en mettant l'accent sur les réalités et le contexte éducatif des trois pays. Reconnaissant la nécessité d'une réforme plus large des méthodes de recherche et de l'enseignement de la science des données, nous pensons que ces ressources seront utilisées non seulement pour les cours de niveau MSc et PhD, mais aussi pour un certain nombre d'autres cours et contextes.
Dans ce contexte, les algorithmes et applications statistiques classiques et modernes, optimisés par les logiciels open source R et Python, sont essentiels dans la recherche agricole en raison de leurs solides capacités d'analyse des données. Ces deux applications traitent divers types de données et offrent des outils d'analyse exploratoire, de test d'hypothèses et de modélisation prédictive. Leurs fonctions statistiques complètes permettent de comprendre des tendances complexes, ce qui est essentiel pour une prise de décision agricole efficace. Cela aide les chercheurs à optimiser l'utilisation des ressources et à améliorer les stratégies de gestion. Leur nature open source encourage l'innovation et l'adaptation aux défis agricoles, soutenant les efforts en matière de sécurité alimentaire et de durabilité. Nous visons à produire des documents sous licence open educational resources (licence Creative Commons CC BY) et, dans la mesure du possible, tous les autres documents, y compris les données, seront librement accessibles.
Cours avancé sur R : ce cours avancé nécessite des connaissances plus approfondies en automatisation, en création de rapports et en programmation avancée sur R, en écriture de fonctions personnalisées et en itération, en génération automatisée de rapports avec Quarto/R Markdown, en création de tableaux professionnels et de sorties Word, en validation des données et en contrôles qualité, ainsi qu'en automatisation des flux de travail. Les thèmes abordés doivent inclure les bases de l'utilisation de R/RStudio, la compréhension de la syntaxe R et la réalisation de ces tâches.
Cours Python Data Science : le cours Python de base pour les données doit inclure les compétences fondamentales en analyse de données à l'aide de Numpy, Matplotlib et Seaborn, la gestion des fichiers et les pratiques de codage, les outils de codage IA, Pandas et Scipy, ainsi qu'une introduction au machine learning.
Les deux cours en ligne doivent mettre l'accent sur les applications pratiques et viser à utiliser des exemples tirés des sciences agricoles et de la biologie/écologie expérimentale afin de doter les étudiants des compétences nécessaires pour traiter des données réelles, effectuer des analyses adéquates et présenter leurs conclusions de manière professionnelle.
Sortie prévue
Dans l'ensemble, nous proposons des cours en ligne d'une durée d'environ 12 heures chacun, entièrement accessibles en ligne. Le matériel pédagogique doit être mis à disposition en ligne pour permettre un apprentissage à son propre rythme. Le référentiel en ligne sera l'African Excellence, un référentiel interne basé sur Moodle. African Excellence . DIGI-FACE. Les étudiants diplômés qui souhaitent utiliser l'un ou l'autre langage de programmation pour leurs propres recherches statistiques, ou les enseignants qui souhaitent les inclure dans leurs programmes d'enseignement.
Nous demandons un plan en trois étapes comprenant (i) le développement du module concerné, (ii) sa mise en œuvre et (iii) une phase d'ajustement ultérieure basée sur les commentaires des participants, qui devrait être prise en compte dans l'offre de développement du cours.
Il est possible de s'inscrire à un ou deux cours (R et Python).
Comment postuler ?
La demande doit contenir
- Lettre de motivation (max. 1 page)
- CV (personnes individuelles) ou profil de l'entreprise, y compris les portefeuilles des contrats déjà réalisés et menés à bien (3 pages au maximum)
- Prix par tâche (pré et post-production, sur la base des salaires habituels dans le secteur de l'enseignement supérieur), y compris la TVA (MwSt) - le cas échéant. Les coûts prévus doivent inclure toutes les dépenses liées au cours (salaires, consommables, mobilités éventuelles) - c'est-à-dire qu'aucun coût supplémentaire ne sera pris en charge.
Veuillez envoyer votre candidature sous forme d'un seul fichier PDF en indiquant votre nom complet et le cours, par exemple : PrénomNom_AdvanceRStatistic
Contact
www.uni-kassel.de/forschung/pro-ruwa/home
Tel : +49 (0) 5542 98 1372
Courriel : pro-ruwa@uni-kassel.de
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1 Commentaires
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Un grand merci au DAAD, qui façonne actuellement ma carrière dans la recherche.
Il s'agit d'une nouvelle opportunité d'apprentissage.