Programme d’études 2022-2023 | English | ||
Sciences des données et plancton | |||
Unité d’enseignement du programme de Master en biologie des organismes et écologie (MONS) (Horaire jour) à la Faculté des Sciences |
Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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US-M1-BIOECO-049-M | UE optionnelle | GROSJEAN Philippe | S807 - Ecologie numérique |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
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| Français | 5 | 0 | 35 | 0 | 0 | 3 | 3.00 | 2e quadrimestre |
Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
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S-BIOG-070 | Sciences des données et plancton | 5 | 0 | 35 | 0 | 0 | Q2 | 100.00% |
Unité d'enseignement |
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Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
Acquis d'apprentissage de l'UE
A l'issue de cet enseignement, les étudiants seront capable de reconnaitre les principaux groupes d'organismes planctoniques sur base de critères morphologiques et en même temps, ils seront capables de mettre en oeuvre des techniques d'analyse d'image et de classification supervisée sur ordinateur pour classer ce plancton de manière (semi-)automatique. Ils auront donc également appris à mettre en oeuvre des techniques statistiques avancées pour résoudre un problème biologique.
Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique
Ce cours est consacré à l'étude des organismes planctonique à l'aide d'outils informatiques. Il mets en pratique l'automatisation de l'analyse et la classification d'images de plancton.
Compétences préalables
Utilisation des logiciels R et RStudio. Bases en classification supervisée (machine learning), dont ADL, machines à vecteurs supports et "random forest", validation croisée et analyse de matrices de confusion.
Une mise à niveau est possible via les cours 1 à 3 de science des données disponibles en ligne à https://wp.sciviews.org.
Types d'activités
AA | Types d'activités |
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S-BIOG-070 |
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Mode d'enseignement
AA | Mode d'enseignement |
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S-BIOG-070 |
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Supports principaux non reproductibles
AA | Supports principaux non reproductibles |
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S-BIOG-070 | Sans objet |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | Support complémentaires non reproductibles |
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S-BIOG-070 | Sans objet |
Autres références conseillées
AA | Autres références conseillées |
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S-BIOG-070 | Sans objet |
Reports des notes d'AA d'une année à l'autre
AA | Reports des notes d'AA d'une année à l'autre |
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S-BIOG-070 | Non autorisé |
Evaluation du quadrimestre 2 (Q2) - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation Q2 |
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S-BIOG-070 |
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Evaluation du quadrimestre 2 (Q2) - commentaire
AA | Commentaire sur l'évaluation Q2 |
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S-BIOG-070 | Un rapport reprenant le descriptif de l'élaboration d'un set d'apprentissage, d'un classifieur et de l'étude de ses performances pour classer le plancton, accompagné de notes relatives aux critères morphologiques utilisés pour l'établissement des groupes planctoniques à discriminer. |
Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation du Q3 |
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S-BIOG-070 |
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Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - commentaire
AA | Commentaire sur l'évaluation Q3 |
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S-BIOG-070 | Similaire à Q2. |