2020-2021 / ENVT3024-1

Traitement des données environnementales

Durée

24h Th, 24h Pr

Nombre de crédits

 Master en sciences et gestion de l'environnement, à finalité4 crédits 
 Master en sciences et gestion de l'environnement4 crédits 

Enseignant

N..., Anne-Claude Romain

Coordinateur(s)

Anne-Claude Romain

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Ce cours est axé sur l'apprentissage du langage R afin de réaliser des tests statistiques de types paramétriques ou non-paramétriques ainsi que l'élaboration de modèles. Les tests d'hypothèse seront abordés d'un point de vue théorique et appliqué. L'apprentissage de différents modèles seront également abordés (analyse en composantes principales ; régression simple, multiple, orthogonale et logistique). L'étudiant sera amené à importer un jeu de données dans le logiciel R, de le manipuler afin de le soumettre à différents tests (ou élaboration de modèles) et d'en extraire des graphiques permettant une analyse visuelle. L'esprit critique vis-à-vis des résultats fera également partie de l'apprentissage.

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Former l'étudiant à la production d'informations pertinentes pour l'aide à la décision à partir d'un échantillon de données brutes (mesures ou obervations de terrain). De plus l'étudiant apprendra à manipuler et à écrire des codes dans le programme R.

Savoirs et compétences prérequis

L'étudiant est sensé avoir des connaissances élémentaires en mathématique (niveau de l'enseignement secondaire), en statistique (niveau bachelier) et est capable de manipuler un ordinateur.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Le cours est une succession de cours théoriques suivis de travaux pratiques sous la conduite du professeur, puis sous forme d'exercices à réaliser seul ou en groupe selon le cas.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Présentiel pour les cours théoriques et TP (dérogation possible). L'ensemble du cours est disponible sur la plateforme eCampus.

Adaptations organisationnelles liées au contexte sanitaire

Des adaptations de cours à distance sont possibles suivant les conditions sanitaires. Les cours seront donnés sur la plateforme Collaborate.

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Aucun

Modalités d'évaluation et critères

Vous trouverez ci-dessous les modalités d'évaluation envisagées pour les examens en présentiel et à distance ainsi que celle souhaitée en cas de session hybride. En fonction de l'évolution sanitaire, la modalité choisie vous sera communiquée au plus tard un mois avant le début de la session d'examen.

Le contrôle des connaissances consiste en un exercice pratique que l'étudiant réalise sur son ordinateur portable (l'exercice est fourni au plus tard pour la fin du premier quadrimestre). Il devra envoyer (à l'adresse mail du professeur) 2 jours avant l'examen oral (présentiel ou distantiel) un rapport qu'il défendra durant un examen oral. De ce fait l'élaboration du rapport est à livre ouvert cependant durant l'examen oral des questions de théorie et de l'utilisation du programme R seront posées et à livre fermé.

Stage(s)

Aucun.

Remarques organisationnelles

Aucune.

Contacts

cfalzone@uliege.be