Programme d’études 2018-2019English
Science des données V : recherche reproductible
Unité d’enseignement du programme de Master en biochimie et biologie moléculaire et cellulaire, à finalité approfondie à la Faculté des Sciences
CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-M2-BBMCFA-037-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
Français101000022.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
S-BIOG-077Science des données V : recherche reproductible1010000Q1100.00%

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 biochimie, biologie moléculaire et cellulaire, des connaissances hautement spécialisées et intégrées ainsi que de larges compétences, prolongeant celles qui relèvent du niveau de bachelier en sciences biologiques
  • 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
  • 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
  • Appliquer une méthodologie scientifique
    • -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique
  • Compétence 2 : Avoir acquis les compétences professionnelles en relation avec la finalité définissant le diplôme
    • -S'initier à la recherche scientifique et au monde de la recherche
  • Avoir acquis, dans le domaine des sciences biologiques, et particulièrement dans le domaine de la biochimie, biologie moléculaire et cellulaire, des connaissances hautement spécialisées et intégrées ainsi que de larges compétences, prolongeant celles qui relèvent du niveau de bachelier en sciences biologiques
  • Appliquer une méthodologie scientifique
    • -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique
  • Etre capable de mener des travaux de recherche et de développement d'envergure en lien avec les sciences biologiques, en biologie des organismes et en écologie
    • -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
    • -Faire preuve d'initiative et être capable de travailler seul et en équipe
  • 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
  • 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
  • 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

Perfectionner les étudiants biologistes en science des données biologiques en les initiant à des notions complémentaires aux cours précédents. Ce cours complète les connaissances en sciences des données vues jusqu'ici par divers thèmes plus avancés: 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) avec RStudio; 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

Connaissances générales 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 les bases de la rédaction de rapports reproductibles. Biostatistiques avancées dans les principaux domaines utilisés en biologie.

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'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
  • Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Pas applicable.

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
  • Mixte

Supports principaux

AA
S-BIOG-077

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
S-BIOG-077Sans objet.

Supports complémentaires

AA
S-BIOG-077

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
S-BIOG-077Sans objet.

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
S-BIOG-077Barnier, 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). Chambers, J.M., 2008. Software for data analysis. Programming with R. Springer, New York, 498pp. Dagnelie, P., 2007. Chambers, 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.

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
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de génération : 02/05/2019
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be