Data Sciences en Biologie

Data Science en Biologie [DSB]

Séances et Documents - Année Universitaire 2024-2025

Espace Numérique de Travail (ENT) - Enseignement Numérique (EN)


	Cette partie d'auto apprentissage est aussi importante que l'enseignement présentiel et nécessite d'y conscarer du temps, environ 1 à 2 heures par séance (vous le savez bien : on n'a rien sans rien!). Cela vous initie à l'enseignement numérique qui devient incontournable à notre époque et sera une des composante de l'Université Paris-Saclay.

Le billet de l'UE

Bonjour à toutes et à tous et bienvenue dans cette récente UE Data Science en Biologie [DSB]!

Sauf contre-ordre de nos instances, l'enseignement aura lieu en présentiel.

En complément, quelques vidéos de cours sont proposés sur ce site. Ces vidéos sont consultables à n'importe quel moment ; il ne s'agit pas d’enseignement distanciel à heures fixées.

Notre premier rendez-vous en présentiel aura lieu jeudi 23 janvier à 13h30 dans l'amphi G1 du Bâtiment 450. Je vous ferai un cours introductif avant de vous répartir en deux groupes en salle info. Je vous expliquerai l'organisation de l'enseignement et vous parlerai des projets qui devront être réalisés en équipe (équipes-projets).

Il me reste à vous souhaiter beaucoup de plaisir et de découvertes intéressantes dans cette nouvelle formation. Vous le verrez, nous aurons l'occasion de faire des jeux et de relever des défis (je vous expliquerai le principe du contrôle continu). A cette fin, apprenez à travailler en groupe (de 2 à 4).

Comme vous devez vous en doutez, rien ne pourra se faire sans vous. Je compte sur votre précieuse complicité pour mener à bien notre aventure commune qui, vous le constaterez, est très ambitieuse.

Bien à vous.

Votre enseignant,

Pascal RIGOLET

Rentrée : jeudi 23 janvier 2025 13h30- Amphi G1 Bât 450 puis salle 401, bât 625

[dernière mise à jour le 22/01/2025]

PARTIE DU SITE EN COURS DE DEVELOPPEMENT (Soyez indulgents)

Mots clés de la semaine :

Data Sciences : jeu de donnée ; analyse statistique ; machine learning ; apprentissage ;

Présentation de l'UE Data Science en Biologie [DSB]

Présentation de l'enseignement (fichier pdf)

Présentation vidéo de l'UE (vidéo de 5 minutes)

Plans des séances, diaporamas projetés en cours, vidéos et autres documents associés

> Le découpage en séances proposé ici est seulement indicatif et ne correspond pas exactement à celui réellement suivi en classe.

> Chaque séance est couplée à un ou plusieurs compléments numériques à distance

Séance 1 - Introduction : faire connaissance avec la data science

Vous avez entendu parler de Data Science mais vous vous demandez encore ce que cela peut bien être et ce qui se cache derrière ce concept. Il est vrai qu’avec la foison d’informations qui sont diffusées par les médias ou disponibles sur internet on a un peu de mal à faire la part des choses concernant cette approche multidisciplinaire émergente. On trouve un peu tout et n’importe quoi sur ce domaine. Cette section devrait vous aider à y voir un peu plus clair en vous expliquant tout cela de la façon la plus concise et la plus simple qui soit. Ce sera l'occasion de revisiter des notions importantes comme les types de variables ou encore le vocabulaire utilisés dans le traitement des données, notammment en statistique puis de découvrir comment sont codées et structurées les informations dans le cheminement numérique qui démarre des data et conduit jusqu'au Big Data.

La vidéo du premier cours [amphi d'accueil] (vidéo mp4 de 47 minutes)

Le diaporame projeté en amphi d'accueil et en salle info (fichier pdf)

Le plan du premier cours et de la première séance (fichier word)

La data science - Qu'est-ce que c'est ? A quoi ça sert? (vidéo mp4 de 4 minutes)

Le role central des bases de données dans le traitement et l'analyse des données (vidéo 5 minutes)

Un peu de vocabulaire (fichier pdf)

Petit lexique franco-anglais de biostatistique (fichier pdf)

Types des Variables : tout ce qu'il faut savoir (vidéo mp4 de 11 minutes)

Fiche résumé sur les types de variables (fichier pdf)

Des data au Big Data - Codage et structuration des données (vidéo mp4 de 53 minutes)

La section qui suit est composée de petits ateliers qui vont vous permettre de vous former à quelques uns des logiciels employés par les data scientistes.

Prise en main du logiciel R, vos tous premiers pas avec R ( vidéo pour les étudiants découvrant R)

R - environnement de travail (pour les étudiants ne connaissant pas R; fichier pdf)

Quelques fonctions graphiques R (fichier pdf)

Installation de l'interface R_Commander [Rcmdr] (vidéo mp4 de 5 minutes)

A propos des projets

Présentation succinte des projets en équipe et des compétences associées (fichier pdf)

Bon apprentissage!

Téléchargements des Logiciels

	Logiciel R - [The R Project for Statistical Computing] (choisissez la langue de votre version)
	R studio (interface différent + options d'affichages. Environnement ressembant à celui de Stata)

	Rcommander (choisissez la langue de votre version)
	Jamovi (interface différent + options d'affichages. Environnement ressembant à celui de SPSS)

Annonces

Les vendredi, l'enseignement a lieu à 15h45 en salle 401 du bât 625 (voir votre emploi du temps et numéro de groupe)

Autres

Vous pouvez également visiter ma chaine biostatistique sur Youtube

(entrez "chaine biostatistique Youtube" dans Google)

la chaine biodatasciences est en préparation

Organisation du travail : vous allez comprendre au fil du temps que la meilleure façon de procéder est de créer un répertoire où vous rangerez vos scripts R, un autres ou vous rangerez vos données brutes, un autre répertoire pour les résultats et enfin un répertoire pour sauvegarder les fichiers images résultant de l'analyse graphique....

conseil : apprenez à travailler en groupe de 2 à 4 étudiants

Rentrée : jeudi 23 janvier 2025 - Amphi G1 Bât 450 puis salle 401, bât 625

< De nouveaux documents seront proposés au fil du temps>