 | Programme d’études 2020-2021 | English | |
| Bio-informatique et sciences des données B | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| S-BIOG-970 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 0 | 35 | 0 | 0 | 0 | Q2 |
| Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
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| Description des modalités d'évaluation de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
| L'évaluation au Q3 se fera sur base d'un rapport d'analyse de données coté portant sur les 6 modules vus durant le Q2. |
Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
- Réalisation d'une production (travail individuel ou de groupe, essai, rapport, mémoire, ...)
Description des modalités d'évaluation de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
L'évaluation au Q2 se fera sur base des différents exercices pratiques et rapports réalisés lors des 6 derniers modules du cours et portant sur l'inférence.
La note globale rassemblera les éléments suivants:
- Evaluation de la progression en continu
- Participation lors des classes renversées
- Réalisations aux travaux pratiques
- Rapport d'analyse de données coté
Contenu de l'AA
Les chapitres de cette UE sont:
- 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
- Exercices dirigés
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend