Reproducible Research II: Practices and tools for managing computations and data

This course is for everyone who relies on a computer to perform data analysis. You should have some experience with running commands in a terminal, and have a basic knowledge of git (at the level of the first MOOC) and scientific Python.

Arnaud Legrand
Arnaud Legrand est chercheur au CNRS au Laboratoire d'Informatique de Grenoble. Ses recherches portent sur l'évaluation de la performance des grandes infrastructures de calcul. Pour réaliser des expériences et analyser les résultats, il est essentiel de capturer le processus de manière rigoureuse.

Christophe Pouzat
Christophe Pouzat est chercheur au CNRS à l'IRMA (Institut de Recherche Mathématique Avancée, Université de Strasbourg). Il est en fait neurophysiologiste et travaille sur l'analyse des données expérimentales. La recherche reproductible lui permet de communiquer explicitement avec les expérimentateurs, évitant ainsi de nombreuses erreurs.

Konrad Hinsen
Konrad Hinsen est chercheur au CNRS au Centre de Biophysique Moléculaire d'Orléans et au Synchrotron SOLEIL de Saint Aubin. Il explore la structure et la dynamique des protéines par des méthodes informatiques qu'il tente de rendre reproductibles.

Matthieu Simonin
Matthieu Simonin est ingénieur de recherche au centre Inria de l'université de Rennes. Il travaille au contact des équipes étudiant les systèmes distribués et apporte son soutien pour mener des campagnes expérimentales qui voient s'entremêler des contraintes matérielles, logicielles et des manipulations de données. Depuis peu, Matthieu a rejoint le GDR du labos1point5 en aidant au développement des outils de quantification carbone des activités de recherche, dont les calculs doivent bien sûr être reproductibles !

Ludovic Courtès
Ludovic Courtès est ingénieur de recherche Inria à Bordeaux. Il contribue à Guix, un logiciel libre permettant de déployer des environnements logiciels de manière reproductible, avec pour objectif d’en faire un outil de base pour la recherche reproductible.

Kim Tâm HUYNH
Kim Tâm HUYNH est ingénieure de recherche dans le SED (Service Expérimentation et Développement) du centre Inria de Paris. Elle s'intéresse aux méthodologies et outillages pour le développement logiciel de recherche.