Formations à venir cet automne

Il me fait plaisir de vous présenter notre programmation virtuelle pour l’automne 2021.

Fidèle à ses habitudes, notre équipe vous propose des formations incontournables pour apprendre à prétraiter rapidement vos données, à optimiser vos analyses avec Python ou encore à utiliser des serveurs de calcul. Je tiens aussi à souligner deux formations moins connues mais tout aussi essentielles : Nettoyage des données avec OpenRefine (je vous assure que c’est un réel «lifesaver ») et Introduction à la gestion de révisions avec Git (vous ne le savez peut-être pas, mais vous avez besoin de suivre cette formation!). 

Finalement, j’attire votre attention sur deux nouvelles formations : Introduction à JupyterLab et Maîtriser l’utilisation des serveurs de calcul.

Vous pouvez aussi consulter notre programmation sur notre page Eventbrite. Notez aussi que les inscriptions ferment de un à deux jours avant la date de chaque formation.

Au plaisir de vous voir en grand nombre,
Charles Coulombe
Analyste et coordonnateur de la formation
formation@calculquebec.ca

 

Éditorial de Charles Coulombe, Analyste et coordonnateur de la formation


Introduction à la ligne de commandes Unix

En français, 21 septembre de 9h à 12h

La ligne de commande Unix (Unix Shell) est indispensable à toute personne désirant utiliser des ressources de calcul tels que des supercalculateurs. C’est un outil puissant qui permet d’effectuer des opérations complexes en quelques commandes, de combiner des programmes existants et d’automatiser des tâches répétitives.

Introduction to Unix Shell

In English, September 22 form 9:00 AM to 12:00 PM

The Unix command line (Unix Shell)  is essential to anyone willing to use computing resources such as supercomputers. It is a powerful tool to carry out complex operations in a few commands, to combine existing programs and to automate repetitive tasks.

Prétraitement des données avec OpenRefine

En français, 28 septembre de 9h à 12h

Certaines de nos formations sont moins connues, et pourtant, elles peuvent réellement avoir un impact sur votre carrière de chercheur et chercheuse. OpenRefine est un projet ouvert permettant le nettoyage et la bonification des données en recherche. Outil incontournable, il permet de conserver le fichier original intact, de garder une trace des manipulations sur les données, d’annuler une modification facilement, de sauvegarder des routines et de les appliquer à d’autres fichiers.

Data cleaning with OpenRefine

In English, September 29 from 9:00 AM to 12:00 PM

OpenRefine is an open project allowing the cleaning and improvement of research data. It allows users to keep the original file intact, to keep track of data manipulation, to cancel any changes easily, to save routines and apply them to other files. All these functionalities makes it a key tool for researchers.

Premier pas sur les serveurs de calculs

En français, le 5 octobre de 9h à 12h

Cette formation vous permettra de comprendre le fonctionnement d’un serveur de calcul en plus de vous fournir les outils nécessaires pour lancer correctement et efficacement vos premiers calculs.

First steps on compute clusters

In English, October 6 from 9:00 AM to 12:00 PM

At first, using a supercomputer can be a rather confusing experience. Several challenges must be addressed to fully benefit from the capabilities of this machine.

This workshop allows you to understand how our servers work and provides you with the tools to carry out your first computations correctly and efficiently.

Introduction to GPU Programming with Python

In English, October 7 from 9:00 AM to 12:00 PM

This workshop focuses on GPU accelerated computing with Python. Upon completion, participants should understand key GPU concepts and be able to write simple GPU programs with Python.

Introduction à la gestion de révision avec Git

En français, 12 octobre de 9h à 12h

La gestion des révisions permet aux professionnels de garder une trace de leur travail et de collaborer avec d’autres personnes plus facilement. Apprenez les bases de la gestion de code source avec Git et également comment Git peut être utilisé avec d’autres formats de fichiers (livres, articles, jeux de données etc).

Introduction to revision control with Git

In English, October 13 from 9:00 AM to 12:00 PM

This workshop focuses on the basics of source code management with Git, the most popular version-control software in the world. You will also learn how Git can be used with a variety of file formats (books, articles, datasets, etc).

Introduction à la gestion de révision avec Git avec Interface

En français, 14 octobre de 9h à 12h

Apprenez les bases de la gestion de code source avec Git, le logiciel de suivi des révisions le plus populaire au monde en utilisant un éditeur de texte et son interface graphique. Apprenez également comment Git peut être utilisé avec d’autres formats de fichiers (livres, articles, jeux de données etc).

Introduction à JupyterLab – Nouveauté !

En français, 18 octobre de 9h à 12h

Découvrez la plateforme JupyterLab : une façon pratique de se servir de Jupyter, ainsi que d’autres interfaces graphiques, directement sur les grappes de Calcul Canada. À ne pas manquer si l’interactivité est l’élément qu’il vous fallait pour commencer à utiliser nos plateformes de calcul scientifique de pointe! 

Introduction à la programmation avec Python

En français, 19 octobre de 9h à 12h

La meilleure façon d’apprendre à programmer est de réaliser une tâche utile. Cette introduction à la programmation en Python est donc construite autour d’une tâche scientifique courante : l’analyse de données. 

Introduction to programming with Python

In English, October 20 from 9:00 AM to 12:00 PM

The best way to learn programming is to do a useful task. This introduction to the programming language Python is therefore built around a common scientific task: data analysis.

Maîtriser l’utilisation des serveurs de calcul – Nouveauté !

En français, 21 octobre de 9h à 12h

Cet atelier va plus en détails dans le processus de migration de données et de tâches de calcul vers les superordinateurs de Calcul Canada. On cherche, entre autres, à répondre aux questions concernant les quantités de ressources requises pour chaque tâche : les différents espaces de stockage, mémoire-vive utilisée, temps CPU et temps GPU. On évalue aussi l’efficacité des tâches séquentielles et parallèles. Enfin, on explorera différentes méthodes de parallélisme de données.

Analyse de données et visualisation avec Python

En français, 2 novembre de 9h à 12h

Cette formation vous permettra d’effectuer une analyse de données de base, du chargement des données dans Python à une visualisation finale. Pour ce faire, vous découvrirez notamment les bibliothèques Pandas et une bibliothèque de visualisation telle que Matplotlib ou Plotnine.

Data analysis and Visualization with Python

In english, November 9 from 9:00 AM to 12:00 PM

This workshop will allow you to perform a basic data analysis, from loading data with Python to visualizing the final results. In order to do this, you will discover the Pandas libraries and the visualization libraries: Matplotlib and Plotnine.

Analyse de données massives avec Spark

En français, 16 novembre de 9h à 12h

Apache Spark est l’un des logiciels libres les plus importants pour le traitement et l’analyse des données massives. Durant cet atelier, nous vous enseignerons l’utilisation d’Apache Spark avec Python (PySpark) pour analyser des jeux de données trop volumineux pour être traités par un seul ordinateur.

Massive data analysis with Spark

In English, November 17 from 9:00 AM to 12:00 PM

Apache Spark is one of the most important free software for data processing and analysis. This workshop will teach you how to use Apache Spark with Python (PySpark) to analyze data sets that are too large to be processed by a single computer.

Introduction to GPU Programming with Python

In English, November 24 from 9:00 AM to 12:00 PM

This workshop focuses on GPU accelerated computing with Python. Despite being a very popular language, Python not only is considered to be slow for high performance computing but also lacks GPU support. However, the use of Python-based libraries, such as CUDA Python (PyCUDA) and Numba, warrants further consideration on the subject of GPU computing with Python. This gives the user the best of both worlds: rapid development with Python combined with the speed of a compiled language targeting both CPUs and GPUs. 

Autres formations

Vous pouvez aussi consulter les formations proposées par nos partenaires régionaux : WestGrid, ACENET, Calcul Ontario

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