Programme d’études 2019-2020 | English | ||
Science des données III : exploration et prédiction | |||
Unité d’enseignement du programme de Master en sciences biologiques à la Faculté des Sciences |
Les étudiants sont invités à consulter les fiches ECTS des AA pour prendre connaissance des modalités d’évaluation prévues pour la fin du Q3 |
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Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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US-M1-BIOL60-004-M | UE Obligatoire | GROSJEAN Philippe | S807 - Ecologie numérique des milieux aquatiques |
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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 | 15 | 15 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3.00 | 1er 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-025 | Science des données III : exploration et prédiction | 15 | 15 | 0 | 0 | 0 | Q1 | 100.00% |
Unité d'enseignement |
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Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
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
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
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
Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE
Pas applicable.
Types d'activités
AA | Types d'activités |
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S-BIOG-025 |
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Mode d'enseignement
AA | Mode d'enseignement |
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S-BIOG-025 |
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Supports principaux
AA | |
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S-BIOG-025 |
Supports principaux non reproductibles
AA | Supports principaux non reproductibles |
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S-BIOG-025 | Sans objet |
Supports complémentaires
AA | |
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S-BIOG-025 |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | Support complémentaires non reproductibles |
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S-BIOG-025 | Sans objet. |
Autres références conseillées
AA | Autres références conseillées |
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S-BIOG-025 | 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). Zar, J.H., 2010. Biostatistical analysis (5th ed.). Pearson Education, London. 944pp. Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II). 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. |
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-025 | Autorisé |