Le monde industriel connaît actuellement une profonde transformation : les technologies numériques (IA, IoT, cloud et simulation) convergent pour redéfinir la manière dont nous concevons, construisons et gérons les systèmes. Plus de 600 milliards de dollars ont été dépensés dans le monde pour la transformation numérique dans l'industrie de la fabrication jusqu'en 2023, ce qui montre à quel point cette évolution est devenue stratégique1.
Dans ce contexte en pleine évolution, la gestion performante des modèles mathématiques et des calculs est devenue essentielle pour obtenir des résultats précis, efficaces et optimisés. Dans les domaines de l'ingénierie, de la physique, de l'économie et d'autres domaines techniques, la capacité à modéliser, simuler et analyser des systèmes complexes est désormais une compétence fondamentale. Sans les outils adéquats, les inefficacités peuvent considérablement freiner les progrès.
Scilab pour l'Éducation permet à vos étudiants de développer ces compétences particulièrement demandées sur une plate-forme open source adaptable pour le calcul numérique. Dans un environnement riche en fonctionnalités pour la modélisation de systèmes, l'optimisation, le traitement des signaux et la conception de systèmes de contrôle, Scilab offre des fonctionnalités équivalentes à celles des principales solutions commerciales, sans le coût. Son composant de modélisation visuelle, Xcos, permet une simulation intuitive par glisser-déposer de systèmes dynamiques : l'idéal pour l'enseignement et le prototypage rapide.
Plus convaincant encore, Scilab constitue un puissant complément aux plates-formes numériques intégrées comme 3DEXPERIENCE, où la modélisation mathématique, l'analyse du comportement des systèmes et la validation de la conception sont essentielles au développement de produits connectés.
Scilab est activement utilisé dans l'enseignement, la recherche et l'industrie dans plus de 100 pays, ce qui en fait un outil fiable et mondialement reconnu pour l'apprentissage par ordinateur.
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Avec les compétences, les connaissances et le savoir-faire appropriés en analyse de données, Mechanical Engineering, mécatronique, etc.
Un parcours d'apprentissage complet de 6 heures composé de 2 modules pour apprendre à analyser des systèmes mathématiques et d'ingénierie à l'aide de Scilab.
MODULE D'APPRENTISSAGE | NOUVEAU
Découvrez la nouvelle expérience de l'enseignant : une solution tout-en-un qui vous permet de simplifier la gestion des cours, des classes et des devoirs, de suivre les progrès de vos élèves, de faire des retours individualisés et de vous concentrer sur ce qui compte vraiment : l'enseignement.
MODULE D'APPRENTISSAGE | 3 HEURES
Ce module fournit un parcours clé en main pour étudier les concepts mathématiques fondamentaux dans le puissant environnement open source de Scilab. Axé sur la résolution de problèmes concrets, il couvre l'analyse statistique, les probabilités, les équations différentielles et les opérations matricielles : tout est conçu pour favoriser l'apprentissage pratique et approfondir la compréhension par le biais du calcul informatisé.
MODULE D'APPRENTISSAGE | 3 HEURES
Ce module présente les principales applications d'ingénierie utilisant l'environnement de calcul de Scilab, notamment l'outil de modélisation Xcos. Les apprenants étudient la simulation de systèmes, la modélisation multiphysique acausale, l'analyse de systèmes en temps continu, ainsi que le contrôle de moteurs et l'acquisition de données avec Arduino à travers des exemples pratiques pour une meilleure compréhension technique.
Découvrez l'ensemble des compétences sur lesquelles vous vous concentrerez.
Cette Expérience d'enseignement aidera vos élèves à acquérir les compétences qui transformeront l'industrie :
● Génie logiciel ● Analyse de données ● Mechanical Engineering
● Electrical Engineering ● Electronics Engineering
● Mécatronique ● Génie des fluides
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Tout au long de leurs études, les futurs ingénieurs de SIGMA Clermont sont formés à des techniques de pointe et outils utilisés dans l'industrie et développent les compétences et savoir-faire clés qui leur permettront de répondre aux enjeux scientifiques d'aujourd'hui et de demain.
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