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  • TEDS / DDRS (Transition écologique pour un développement soutenable)

Description

L’objectif de cette UE introductive est de familiariser les étudiants à l’analyse des données massives générées en biologie. L'enseignement comporte un volet consacré aux données biologiques de grande dimension ainsi qu'à l'aspect éthique de l’utilisation de données de patients. Il rappelle ensuite les outils mathématiques indispensables à l’analyse de données massives. Le troisième volet est consacré à la fouille de données (collecte, curation, standardisation), à leur visualisation et à leur analyse par des techniques de statistiques descriptives multidimensionnelles en s'appuyant sur les langages R et Python. L'ensemble de cet enseignement s'appuie sur un volume important de formation pratique en salle de ressources informatiques. 

Compétences visées

- Comprendre les enjeux et potentiels de la science des données en biologie
- Comprendre les défis éthiques posés par la science des données 
- Comprendre les principaux algorithmes en statistique descriptive multidimensionnelle
- Etre capable de choisir une approche appropriée en fouille de données 
- Etre capable d’utiliser R et Python pour la visualisation et l’analyse de données massives

Discipline(s)

  • Biochimie et biologie moléculaire

Contact

Responsable(s) de l'enseignement
Odile Lecompte : odile.lecompte@unistra.fr

Autres contacts

Cura Vincent: vincent.cura@unistra.fr
Dortet-Bernadet Jean-Luc: dortet@unistra.fr
Kieffer Bruno: bruno.kieffer@unistra.fr