Analyse de données 1 : Statistiques, SIG, Bioinformatique

L’UE est enseignée sous forme de 3 approches analytiques :
— Approches statistiques sur l’interface RStudio: statistiques descriptives, modèles linéaires et modèles linéaires généralisés à effets fixes, analyses multivariées.
— Approches mathématiques et bioinformatiques : cas concrets de modèles mathématiques conceptuels, utilisation/ calibration/gestion de bases de données volumineuses, confiance des données.
— Approches spatiales SIG : gestion et traitement de l’information géographique sous logiciel GGIS, géoréférencement, digitaliser/numériser de l’information, identifier et appliquer les traitements pour extraire des données géographiques et paysagères, savoir réaliser des cartes et documents synthétiques, utilisation/manipulation de données “vecteur”.

Développer/renforcer des cadres d’analytiques multi-approches afin d’appréhender la description de systèmes dynamiques complexes dans les sciences environnementales

Notions et contenus
Bases des méthodes statistiques appliquées aux sciences biologiques et environnementales
Bases en algèbre linéaire (calcul différentiel, …)

Compétences
Connaître la démarche d’un test d’hypothèses statistiques. Connaître les quelques lois fondamentales (Loi Normale…). Savoir manipuler un jeu de données et extraire des descripteurs clefs d’un jeu de données (moyenne, médiane, variance, écarttype…). Connaître les tests de base (t, F, χ²,…)