Programme d’étudesEnglish
Traitement des données biologiques
Unité d’enseignement du programme de Master en biologie des organismes et écologie , à finalité approfondie à la Faculté des Sciences
CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-M2-BIOEFA-015-MUE optionnelleGROSJEAN PhilippeS807 - Ecologie numérique des milieux aquatiques
  • GROSJEAN Philippe

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français0100002.00100.00

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
S-BIOG-077Traitement des données biologiques010000Q1100.00%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Avoir acquis, dans le domaine des sciences biologiques, et particulièrement dans le domaine de la biologie des organismes et de l'écologie, des connaissances hautement spécialisées et intégrées ainsi que de larges compétences, prolongeant celles qui relèvent du niveau de bachelier en sciences biologiques
  • Développer et intégrer un fort degré d'autonomie
    • -Poursuivre sa formation et développer de nouvelles compétences de façon autonome
  • Avoir acquis, dans le domaine des sciences biologiques, et particulièrement dans le domaine de la biologie des organismes et de l'écologie, des connaissances hautement spécialisées et intégrées ainsi que de larges compétences, prolongeant celles qui relèvent du niveau de bachelier en sciences biologiques
  • Développer et intégrer un fort degré d'autonomie
    • -Poursuivre sa formation et développer de nouvelles compétences de façon autonome

Acquis d'apprentissage UE

Perfectionner les étudiants biologistes dans le traitement des données biologiques en les initiant à des notions complémentaires aux biostatistiques. Ce cours complète les notions de biostatistique vues jusqu'ici par divers topics plus avancés qui ne sont normalement pas abordés dans le cadre de tels cours: problèmes liés à la précision de calcul des ordinateurs, meilleur encodage des données selon le problème posé, comment effectuer des analyses parfaitement reproductibles, générateur de nombres pseudo-aléatoires reproductibles, pré-tri des données à l'aide de commandes SQL. Ce cours est modulable partiellement en fonction de besoins spécifiques des étudiants.

Contenu de l'UE

Gestion des données; bases de données; requêtes SQL; language S (logiciel R); calcul en virgule flottante; génération de nombre pseudo-aléatoires; analyse reproductible; tests unités; format des données; optimisation du temps de calcul; optimisation de l'utilisation de la mémoire vive; algorithmes vectorisés.

Compétences préalables

Biostatistiques avancées.

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

  • Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Evaluation sur base de questions/réponses à l'examen oral.

Types d'évaluations Q2 pour l'UE

  • Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

Evaluation sur base de questions/réponses à l'examen oral.

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Evaluation sur base de questions/réponses à l'examen oral.

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

  • Examen oral

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Evaluation sur base de questions/réponses à l'examen oral.

Types d'activités

AATypes d'activités
S-BIOG-077
  • Cours magistraux
  • Conférences
  • Ateliers et projets encadrés au sein de l'établissement
  • Préparations, travaux, recherches d'information

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
S-BIOG-077
  • Face à face

Supports principaux

AA
S-BIOG-077

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
S-BIOG-077Chambers, J.M., 2008. Software for data analysis. Programming with R. Springer, New York, 498pp.

Supports complémentaires

AA
S-BIOG-077

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
S-BIOG-077Chambers, J.M., 1998. Programming with data. A guide to the S language. Springer, New York, 469pp. Fortner, B., 1995. The data handbook. A guide to understanding the organization and visualization of technical data. Springer, New York, 350pp. Venables, W.N. & B.D. Ripley, 2000. Programming with R. Springer, New York, 264pp. Venables, W.N. & B.D. Ripley, 2000. Modern applied statistics with S-PLUS (3rd ed.). Springer, New York, 501pp.

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
S-BIOG-077Sans objet

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
S-BIOG-077Autorisé
Date de génération : 17/03/2017
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be