Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Acquérir, maitriser et utiliser des savoirs dans les domaines de la biologie et dans d'autres domaines de connaissances.
• Comprendre et employer les outils mathématiques et statistiques de base pour décrire et comprendre les concepts biologiques.
• Intégrer de façon critique des savoirs d'autres domaines de connaissances à la biologie (sciences de la terre, physique, chimie, mathématiques) afin de favoriser une approche interdisciplinaire.
• Résoudre des problèmes à composante biologique.
• Analyser et interpréter, de façon pertinente, des données biologiques collectées in natura, par dissection ou sur base d'un protocole expérimental en laboratoire.
• Appliquer une démarche scientifique et exercer un esprit critique.
• Connaître et appliquer les principes de base du raisonnement (obtention des données, analyse, synthèse, comparaison, règle de trois, syllogisme, analogie, ....).
• Maîtriser les méthodes statistiques et/ou probabilistes.
• Travailler avec efficience/exactitude/précision.
• Savoir poser une hypothèse et un raisonnement hypothético-déductif.
• Développer un esprit critique, savoir tester et contrôler ses conclusions, en connaître le domaine de validité, envisager des hypothèses alternatives.
• Pouvoir gérer le doute et l'incertitude.
• Communiquer efficacement et de manière adaptée en français et en anglais.
• Communiquer oralement et par écrit en français les résultats d'expériences et d'observations en construisant et en utilisant des graphiques et des tableaux.
• Développer son autonomie, se fixer des objectifs de formation et effectuer les choix pour les atteindre.
• Organiser son temps et son travail, tant individuel que collectif.
• Savoir fixer des priorités.
• Savoir gérer son stress et ce quel que soit les évènements (examens, présentations,..).

Acquis d'apprentissage de l'UE

- Maîtriser les outils informatiques et statistiques fondamentaux en science des données, notamment l'importation, le remaniement et la transformation des données, la visualisation graphique, ainsi que les méthodes d'inférence statistique.
- Savoir présenter de manière claire, rigoureuse et reproductible les résultats d’analyses dans un rapport scientifique.
- Être capable d’analyser des données biologiques courantes dans un contexte d’application pratique.
- Utiliser des environnements et outils reproductibles (ex. R Markdown, Quarto, Git/GitHub) pour assurer la traçabilité des analyses.

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

Contenu de l’unité d’enseignement :

- Introduction aux outils logiciels : prise en main des environnements de programmation, de versionnage et de rédaction scientifique reproductible.

- Visualisation de données : construction de graphiques adaptés aux types de données — nuages de points, histogrammes, courbes de densité, diagrammes en violon, diagrammes en barres, camemberts, boxplots — et compréhension des principes de conception graphique.

- Préparation et transformation des données : importation, gestion des types de variables, manipulation des tableaux de données, tableau de contingence, traitement de jeux de données multiples, chaînage d’instructions, et initiation à l’interrogation de bases de données.

- Fondements des probabilités et des distributions : introduction aux concepts de base en probabilités et aux lois de distribution les plus courantes.

- Échantillonnage et estimation : distinction entre population et échantillon, principes d’inférence statistique.

- Tests statistiques pour variables qualitatives : test d’indépendance du Chi², test de conformité, comparaison de proportions et évaluation des relations entre variables qualitatives.

- Tests d’hypothèses sur les moyennes : intervalles de confiance, tests paramétriques et non paramétriques pour la comparaison de deux groupes.

- Analyse de la variance (ANOVA) : introduction aux modèles à un facteur et à deux facteurs.

Compétences préalables

- Connaissances de base en utilisation d’un ordinateur, y compris la gestion de fichiers et des logiciels courants.
- Connaissances fondamentales en mathématiques : arithmétique de base (y compris les logarithmes et les fonctions exponentielles), systèmes de coordonnées cartésiennes, ainsi que la géométrie élémentaire dans le plan et dans l'espace tridimensionnel.
 

Type(s) et mode(s) d'évaluation Q1 pour l'UE

• Examen écrit - En présentiel
• Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - A distance
• Exercice(s) coté(s) - En présentiel
• Epreuve pratique - En présentiel

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Note finale basée sur les évaluations suivantes :

1. Évaluation de la progression continue :
  
- Tutoriel interactif (learnr) : Suivi des progrès à travers un tutoriel en ligne interactif, permettant de se familiariser avec le code tout en acquérant les compétences nécessaires. Le tutoriel fournit également un feedback instantané sur les exercices réalisés, facilitant ainsi l'apprentissage.
- Réalisation de travaux pratiques : Évaluations basées sur des travaux pratiques, à la fois guidés et libres, effectués individuellement ou en groupe. Ces travaux permettent d'appliquer les concepts abordés en cours dans des situations concrètes.
- Plusieurs tests en ligne : Des tests en ligne réguliers évaluent la compréhension théorique et les connaissances pratiques acquises tout au long du cours.

2. Examen final :

- Projet libre ou reproduction de figures et tableaux : L'examen final se présente sous la forme d'un projet où l'étudiant doit appliquer les outils et concepts vus durant le cours. Cela peut inclure la création de figures, la reproduction de tableaux ou l'analyse de données à l’aide des techniques enseignées.
- Test en ligne de compréhension et de connaissances : Un test en ligne complémentaire permettra d'évaluer la maîtrise des concepts clés, de la méthodologie et des techniques abordées dans le cours.

En raison de l'évaluation continue, la présence aux séances est obligatoire pour garantir un suivi adéquat des progrès.

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q1 de l'UE

Bio-informatique et sciences des données A : 50% de la cote de l'UE
 

Type(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) pour l'UE

• Néant - Néant

Commentaire sur les évaluations rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE

Sans objet

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE

Néant

Type(s) et mode(s) d'évaluations Q2 pour l'UE

• Examen écrit - En présentiel
• Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - A distance
• Exercice(s) coté(s) - En présentiel
• Epreuve pratique - En présentiel

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

Organisation et évaluation conformes à celles du Q1.

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q2 de l'UE

Bio-informatique et sciences des données B : 50% de la cote de l'UE

Type(s) et mode(s) d'évaluations Q3 pour l'UE

• Examen écrit - En présentiel
• Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - A distance
• Examen oral - En présentiel
• Exercice(s) coté(s) - En présentiel
• Epreuve pratique - En présentiel
• Néant - Néant

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Examen Q3 :

- Partie pratique : cette partie consiste en un projet où l'étudiant applique les outils et concepts abordés tout au long du cours (notions couvertes dans l'ensemble des AA de l'UE). Cela inclut la présentation des données sous forme de figures ou de tableaux, ainsi que l'analyse statistique à l'aide des techniques enseignées.
- Test en ligne de compréhension et de connaissances : Un test en ligne complémentaire permettra d'évaluer la maîtrise des concepts clés, de la méthodologie et des techniques abordées dans le cours.

Important : Les tutoriels interactifs (learnr) et les travaux pratiques guidés doivent être réalisés avant l'examen du Q3 si ceux-ci n'ont pas été faits durant les Q1 et Q2.

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q3 de l'UE

Une note globale pour les AAs : Bio-informatique et sciences des données A et Bio-informatique et sciences des données B.