2022-2023 / OCEA0224-1

Analyse statistique des données océanographiques

Durée

15h Th, 15h Pr

Nombre de crédits

 Master en océanographie, à finalité3 crédits 

Enseignant

Arthur Capet, Marilaure Grégoire, Patrick Meyer

Coordinateur(s)

Marilaure Grégoire

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

Le cours consistera en une découverte de l'utilisation d'outils informatiques et statistiques adaptés pour l'analyse de sets de données biologiques.
Diverses notions seront revues par le biais d'exercices, depuis des notions générales (vecteurs et matrices, p-valeurs) jusqu'à la mise en œuvre de solutions complètes d'analyse exigées par des problèmes particuliers.
Concrètement, le cours sera axé sur l'usage du langage R et ses divers paquets logiciels.

Des outils statistiques de base (e.g. PCA, regroupement) seront appliquées à des données océanographiques de distribution d'espèces et environnementales. 

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

L'objectif du cours est de familiariser l'étudiant à l'utilisation de R et des outils d'analyse statistique de données disponibles appliqués à l'analyse de données océanographiques. 
 

Savoirs et compétences prérequis

Students are encouraged to review the basics they may have already acquired in the following areas: statistics and programming.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Mini-exposés théoriques, démonstrations et exercices pas à pas, travaux pratiques sur ordinateur avec défis à résoudre et exercices autonome.

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

Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel


Explications complémentaires:

Des videos théoriques et pratiques sont disponibles en français et en anglais pour la partie de Patrick Meyer, à l'adresse: www.bioinfo.uliege.be/classes/OCEA0224/ 

Le mot de passe pour accéder au contenu du cours est disponible via le forum ecampus du cours.

For the part given by Marilaure Grégoire, the lectures are in presence. 

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Part Marilaure Grégoire, the slides and the exercises are made available via eCampus. The book " Numerical Ecology with R" by Daniel Borcard, François Gillet, Pierre Legendre is recommended (the whole book will not be seen, 5 first chapters).  

Modalités d'évaluation et critères

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite ( QCM, questions ouvertes )

Travail à rendre - rapport


Explications complémentaires:

L'examen consistera en un examen écrit  (partie exercices en R) et un travail à rendre (partie analyse des données océanographiques). En cas d'échec pour le travail d'analyse des données océanographiques, une version révisée devra être soumise en deuxième session. 

Pour la partie introductive (Prof. Meyer), des interrogations ecampus peuvent prendre place pendant les cours (les détails (date, heure, processus, cotations...) pour ces interrogations sont communiqués sur la page web du cours). 

Stage(s)

Remarques organisationnelles

L'emploi d'un ordinateur portable est nécessaire à toutes les séances pour le suivi de démonstrations et la réalisation d'exercices de programmation personnels. Le logiciel gratuit RStudio est accessible sur nos serveurs via n'importe quel navigateur web.

Contacts

Prof. Patrick Meyer : Patrick.Meyer@uliege.be
Prof. Marilaure Grégoire: mgregoire@uliege.be
Dr. Arthur Capet: acapet@uliege.be

Association d'un ou plusieurs MOOCs