 | Programme d’études 2019-2020 | English | |
| Bio-informatique et sciences des données | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| S-BIOG-921 |
|
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 0 | 75 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
| Modalités d'organisation des évaluations à distance de fin de Q3 2019-2020 (Covid-19) |
|---|
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| Description des modalités d'évaluation à distance de fin de Q3 2019-2020 (Covid-19) |
| Suite aux mesures prises dans le cadre de la crise liée au Covid-19, l'évaluation se fera sur base d'un exercice pratique à rendre sous la forme d'un rapport similaire à ceux réalisés lors du Q1. Le contenu de la matière évaluée reprend les concepts vus dans les 12 modules qui constituent le cours et appliqués à l'exercice fourni. L'évaluation sera identique aux rapports du Q1, à savoir : - portabilité et organisation du projet - exécutabilité du code - introduction en rapport avec le sujet - définition de la question scientifique - analyses, discussion et conclusions en rapport avec cette question Le travail est individuel et à rendre au plus tard le jour de l'examen à la fin de la période définie à l'horaire. |
Contenu de l'AA
Les chapitres de cette AA sont:
- Initiation aux logiciels (Logiciels R, RStudio, git & Markdown.)
- Visualisation I, nuage de points et R Markdown
- Visualisation II, histogramme, densité, violon
- Visualisation III, barres, camembert, boxplot, composition et moteurs graphiques
- Traitement des données I, importation, variables, conversion, utilisation de dplyr
- Traitement des données II, cas par variables, contingence, population, échantillonnage, acquisition, chaînage des instructions
- Traitement des données III, utilisation de tidyr et traitement multi-tableaux, initiation aux bases de données
- Design expérimental, révision graphiques, à faire et ne pas faire, compléments logiciels
- Probabilités et distributions
- Test Chi carré, proportions et corrélation
- Intervalle de confiance, test de Student, test de Wilcoxon
- Analyse de variance
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Barnier, J., 2018. Introduction à R et au tidyverse (https://juba.github.io/tidyverse/index.html).
Ismay, Ch. & Kim A.Y, 2018. Moderndive: An introduction to statistical and data science via R (http://moderndive.com).
Wickham, H. & Grolemund, G, 2017. R for data science (http://r4ds.had.co.nz).
Cornillon, P.A. Et al, 2008. Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes. 257pp.
Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II).
Zar, J.H., 2010. Biostatistical analysis (5th ed.). Pearson Education, London. 944pp.
Venables W.N. & B.D. Ripley, 2002. Modern applied statistics with S-PLUS (4th ed.). Springer, New York, 495 pp.
Legendre, P. & L. Legendre, 1998. Numerical ecology (2nd ed.). Springer Verlag, New York. 587 pp.
Mode d'enseignement
- Face à face
- Mixte
Types d'activités
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend