Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Compétence 1 : Avoir acquis des connaissances spécialisées et intégrées et des compétences larges dans les sciences biologiques, prolongeant celles qui relèvent du niveau de bachelier en sciences biologiques
• Compétence 2 : Avoir acquis les compétences professionnelles en relation avec le diplôme
• -Etre capable d'appliquer, de mobiliser, d'articuler et de valoriser les connaissances et les compétences acquises en vue de contribuer à la réalisation d'un travail de recherche en biologie
• Compétence 3 : Etre capable de mener des travaux de recherche et de développement d'envergure en lien avec les sciences biologiques
• -Etre capable d'appliquer, de mobiliser, d'articuler et de valoriser les connaissances et les compétences acquises en vue de contribuer à la conduite et à la réalisation d'un projet
• Compétence 4 : Maîtriser les techniques de communication
• -Pouvoir communiquer de façon claire, structurée et argumentée, tant à l'oral qu'à l'écrit, ses conclusions, ses propositions originales ainsi que les connaissances et principes sous-jacents, le cas échéant en anglais
• Compétence 5 : Développer et intégrer un fort degré d'autonomie
• -Poursuivre sa formation et développer de nouvelles compétences de façon autonome
• -Développer et intégrer un fort degré d'autonomie pour pouvoir évoluer dans de nouveaux contextes
• Compétence 6 : Appliquer une méthodologie scientifique
• -Avoir la capacité de mener une réflexion critique sur l'impact de leur discipline en général et, en particulier, lors de la contribution à des projets
• -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique

Acquis d'apprentissage UE

Etre capable de retrouver l'information pertinente dans un gros jeu de données à l'aide de techniques de fouillle de données et de classification supervisée, d'analyser correctement des données biologiques ayant une dépendance temporelle et d'analyser des données spatiales. Etre capable de présenter ses résultats de manière reproductible (rédaction de rapports) et utiliser des logiciels professionnels dans le domaine de la science des données : R, RStudio, R Markdown, git.

Contenu de l'UE

Les chapitres de cette UE sont: 

- Classification supervisée I, LDA, principe général, matrice de confusion, métriques
- Classification supervisée II, validation croisée, AUC, k-nn, lvq, rpart, random forest
- Classification supervisée III, svm, réseaux de neurones, deep learning
- Séries temporelles I, caractéristiques, manipulation, acf, analyse spectrale
- Séries temporelles II, décomposition et régularisation
- Statistiques spatiales, initiation, représentations cartographiques, krigeage

Compétences préalables

Bases en science des données, en particulier, la gestion de projets d'analyse des données, l'importation et le remaniement des données, la visualisation à l'aide de graphiques et la rédaction de rapports reproductibles. Statistiques générales uni- et multivariées.

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

• Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Préparation d'une question théorique, ou sur base d'un jeu de données partiellement résolu pendant une 1/2h. Ensuite, discussion autour du problème posé (explication de la méthode, que faire ensuite, autres méthodes utilisables sur de telles données, etc.)

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Préparation d'une question théorique, ou sur base d'un jeu de données partiellement résolu pendant une 1/2h. Ensuite, discussion autour du problème posé (explication de la méthode, que faire ensuite, autres méthodes utilisables sur de telles données, etc.)

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

• Examen oral
• Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Pas applicable.