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
• Etre capable de mener des travaux de recherche et de développement d'envergure en lien avec les sciences biologiques, en biochimie, biologie moléculaire et cellulaire;
• -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
• Gérer et mener un travail de recherche, de développement ou d'innovation
• -Etre capable d'appréhender une problématique inédite relevant des sciences biologiques en biochimie, biologie moléculaire et cellulaire et de ses applications
• 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
• -Maîtriser les techniques de communications scientifiques écrites et orales tant en français qu'en anglais
• Développer et intégrer un fort degré d'autonomie
• -Poursuivre sa formation et développer de nouvelles compétences de façon autonome
• Appliquer une méthodologie scientifique
• -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique

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, initiation au 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

• Présentation et/ou travaux
• Epreuve pratique
• Exercice(s) coté(s)
• eTest

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Note globale rassemblant les évaluations suivantes: - Evaluation de la progression en continu - Participation lors des classes renversées - Réalisations aux travaux pratiques - Rapport d'analyse de données coté - eTest

En raison de l'évaluation de la progression en continu, la présence aux séances est obligatoire.

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Présentation et/ou travaux
• Epreuves pratiques
• Exercice(s) coté(s)
• eTest

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Similaire à Q1.

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

• Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Pas applicable.