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Qu’est ce que vous en dite de la science des données à votre avis 🤔 : ✔️ est-ce les données parle ? ✔️ est-ce un domaine qui augmente nos chances d’avoir un emploi ? ✔️ pourquoi la science des données est très importants pour les entreprises ? De nos jours la science des données est un domaine en pleine expansion offrant des défis intellectuels et des récompenses professionnelles. N’est ce pas génial 🤗 Ce conférence est une solution qui vous permettra d’avoir une idée sur les différentes domaine de la science des données et comment choisir le domaine de vos rêve quelque soit votre situation : étudiant, sans emploi, à la recherche d’un emploi. la science des données est une opportunité pour vous à ne pas manquez ce conférence 🫵🏾 🗓️ Date : samedi, 6 juillet 2024 🕑 Heure : 20h30 min 📍Lieu : En ligne Rejoignez-nous dans notre communauté 👥 🔗 Lien : https://lnkd.in/eYhBCFwi

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💼 Enthousiaste à l'idée de commencer ma carrière dans le monde de la Data Science et des Neurosciences #RechercheEmploi 🎓 Diplômée d'un Master en Neurosciences et récemment formée en Python grâce à une formation complète sur Udemy (réalisée par Thibault Houdon), je suis à la recherche d'opportunités dans le domaine de la Data Science en Neurosciences. 🧠 Passionnée par la complexité du cerveau, je vise à apporter ma contribution à la recherche en neurosciences cognitives et comportementales. Je suis tout particulièrement intéressée par les maladies neurodégénératives, tant par leur origine et leur évolution que les différentes approches de traitement. Je reste cependant ouverte à d'autres propositions, car le fonctionnement du cerveau dans son intégralité attise ma curiosité et me pousse à explorer de nouvelles perspectives. 📍 Actuellement basée dans la région de Nîmes/Montpellier, je suis ouverte à des opportunités en présentiel dans cette région, mais je reste également ouverte à des opportunités en distanciel ou en hybride partout en France. 🚀 N'hésitez pas à me contacter si vous avez des opportunités intéressantes à partager ou si vous souhaitez en savoir plus sur mon parcours. #DataScience #Neurosciences #Python #Emploi #Opportunités #Cerveau #Bioinformatique

[Les clichés sur la carrière scientifique] Un chercheur n’est pas un ermite dans son laboratoire. On pense souvent à tort que : ➡ 1. Dans la recherche, il n’y a que des chercheurs. ➡ 2. Un chercheur est un génie isolé. On les imagine travaillant dans leur laboratoire de manière solitaire. ➡ 3. Leur travail est souvent abstrait. Le scientifique travaillerait sur des thématiques sans applications pratiques immédiates. ➡ 4. Le scientifique travaille toujours dans son laboratoire. L’image associé au chercheur c’est une personne en blouse blanche dans son laboratoire. ➡ 5. Il ne pense qu’a la science ➡ 6. Ils sont neutres ou apolitiques. En réalité, la recherche c’est plutôt ça ➡ 1. Beaucoup de métiers composent la science. Il y a des scientifiques dans l’industrie. En recherche, il y a des techniciens, des chercheurs, des ingénieurs, des chargés de projets qui font le lien entre différents laboratoires. Mais également des médiateurs qui communiquent qui communiquent sur les travaux de recherches. ➡ 2. Des collaborations entre chercheurs La science avance beaucoup plus vite en collaborant. Le travail d’un chercheur, ingénieur ou technicien est toujours en équipe et les équipes de recherche collaborent toujours entre elles. Tous seul on va plus vite mais ensemble on va plus loin. Ça pourrait être le mantra pour expliquer la philosophie de la recherche. ➡ 3. Beaucoup de sujets de recherche sont très applicatifs. Pour prendre des exemples, la biomédecine, l’agroécologie, les biotechnologies végétales et marines ou le biomimétisme sont des thèmes de recherche qui ont des applications concrètes dans la vie de tous les jours et qui accélèrent l’industrie. 🌳 4. Beaucoup de scientifique travaillent sur le terrain. Le travail ne se limite pas au laboratoire. Il y a des missions de bureau, parfois des sorties en mer ou à la rencontre des agriculteurs selon le domaine. Pour travailler dans la recherche, il faut être polyvalent et curieux. ➡ 5. Les chercheurs ont de multiples centres d’intérêts. Les scientifiques ont d’autres passions. Par exemple, moi j’adore le théâtre et ait été chargée de communication de mon association de théâtre 🎭 . J’ai également participé à un concours de nouvelles ✒ . Nous sommes curieux et cette curiosité ne s’applique pas qu’à notre métier. ➡ 6. Beaucoup de chercheurs sont engagés socialement. Je connais de nombreux scientifiques qui sont très engagé, auprès du téléthon, pour les inégalités d'accès aux carrières scientifiques pour les femmes (Aurélie Le Cain, Ph.D) Personnellement, je me suis toujours engagé pour une cause qui me tient particulièrement à cœur : la préservation de l’environnement 🌿 (et en particulier l’océan 🌊 ). Et vous quels sont les clichés que vous avez sur la recherche ou que vous aviez avant de vous lancer dans une carrière scientifique ? #Jeramenmafraise #recherchescientifique #communicationscientifique

⬜ Trouver une lacune ou un écart de recherche peut sembler être une mission impossible dans une revue de littérature documentaire ! Mais pas quand vous savez quelle catégorie ciblé . Voici 10 catégories de lacunes ou d'écarts de recherche : 🔴 1. Lacune méthodologique Un manque de méthodes de recherche appropriées ou efficaces pour étudier un sujet particulier. ⤴ Développer ou adapter de nouvelles méthodes ou de nouveaux outils de recherche mieux adaptés . 🔴 2. Manque de données Manque de données ou d’informations disponibles sur un sujet en particulier. ⤴ Investir dans les efforts de collecte de données pour recueillir plus d’information sur le sujet en collaborant avec d’autres chercheurs ou organisations, en utilisant de nouvelles technologies pour recueillir des données ou en élaborant des outils de collecte de données plus complets. 🔴 3. Écart empirique Un manque de données empiriques ou d’études de recherche sur un sujet . ⤴ Mener des études de recherche originales pour recueillir de nouvelles données sur le sujet. 🔴 4. Écart contextuel L’inapplicabilité des résultats de recherche lorsque la recherche est menée dans un cadre qui n’est pas représentatif d’autres contextes. ⤴ Mener des recherches dans plusieurs contextes pour évaluer la généralisation des résultats . 🔴 5. Lacune dans la mise en œuvre Il s’agit de l’écart entre les résultats de la recherche et leur application pratique dans des contextes réels. ⤴ Mener des recherches sur la mise en œuvre afin de cerner les obstacles et les facilitateurs à la mise en œuvre des résultats de la recherche dans des contextes réels. 🔴 6. Écart démographique La sous-représentation ou l’exclusion de certaines populations ou de certains groupes dans les études de recherche menant à des résultats biaisés ou incomplets. ⤴ S’assurer que les études de recherche comprennent des échantillons diversifiés et représentatifs de l’ensemble de la population. 🔴 7. Manque de connaissances pratiques Un manque de compréhension de l’application des connaissances existantes à des problèmes ou à des situations du monde réel. ⤴ Élaborer et mettre à l’essai des interventions ou des programmes fondés sur les connaissances théoriques existantes. 🔴 8. Lacunes en matière de données probantes Un manque de preuves claires, cohérentes ou suffisantes pour étayer une affirmation ou une hypothèse particulière. ⤴ Effectuer des revues systématiques ou des méta-analyses pour synthétiser les données probantes existantes et déterminer les domaines nécessitant d’autres recherches. 🔴 9. Manque de connaissances Un manque de compréhension d’un phénomène spécifique qui pourrait être dû à des recherches limitées ou à des informations obsolètes. ⤴ Effectuez des recherches exploratoires pour recueillir de nouvelles informations et développer une compréhension plus profonde du sujet. 🔴 10. Écart théorique Manque de cadres théoriques ou de modèles pour expliquer un phénomène Quelque chose à ajouter ? .

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