BBMV2022-1 | |||||
Traitement informatique des données de laboratoire 1, Traitement informatique des données de laboratoire 1 (déclinaison a) | |||||
Durée :
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20h Th | |||||
Nombre de crédits :
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Nom du professeur :
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Bernard FRANK | |||||
Coordinateur(s) :
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Bernard FRANK | |||||
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
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Langue française | |||||
Organisation et évaluation :
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Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier | |||||
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
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Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme | |||||
Contenus de l'unité d'enseignement :
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Faisant suite à l'unité d'enseignement (UE) d'Introduction à la Statistique du bloc1, cette UE-ci va permettre aux étudiants de maitriser une série d'outils et procédures statistiques spécifiques à l'analyse des données récoltées en laboratoire. Cela inclut le choix d'un outil approprié, sa mise en oeuvre à l'aide d'un logiciel statistique dédié, l'interprétation des résultats et leur présentation sous forme de rapport.
Cette UE est formée d'une unique activité d'apprentissage, proposant tant des exposés théoriques des matières abordées que des illustrations pratiques et leurs mises en oeuvre. Elle aborde les sujets suivants :
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Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
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Acquis d'apprentissage(s) spécifique(s) visé(s):
4 - Concevoir des projets techniques ou professionnels complexes dans les domaines biomédical et pharmaceutique. 5 - Assurer une communication professionnelle. Acquis d'apprentissage(s) terminaux visé(s):
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Savoirs et compétences prérequis :
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BBMV1110 - Introduction à la Statistique
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Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
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L'UE est composée d'une activité d'apprentissage unique de 20h : BBMV2022-A Traitment Informatique des Données de Laboratoire.
Chaque cours dure 2h. Ces cours incluent les exposés théoriques ainsi que des exercices pratiques, incluant l'utilisation de logiciels permettant de mettre en oeuvre les analyses statistiques qu'ils illustrent. |
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Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
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Les cours ont lieu en présentiel. Une majorité d'entre eux a lieu dans une salle mettant des PC à disposition des étudiants.
À la fin de chaque cours, un travail de préparation au cours suivant est spécifié aux étudiants. |
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Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
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Tous les documents mis à dispostion des étudiants dans le cadre du cours sont disponibles sur la plate-forme Moodle de la HE Vinci.
Un livre (non indispensable) pratique sur l'utilisation de R, très bien fait, avec des rappels théoriques et le détail des instructions en R pour obtenir les résultats proposés, est disponible à la bibliothèque : "Statistiques avec R -- P.-A. Cornillon et al -- Presses Universitaires de Rennes -- 2008" |
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Modalités d'évaluation et critères :
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L'évaluation est constituée d'un examen sur ordinateur avec réponses sur questionnaire papier, intervenant pour 100% de la note de l'UE. C'est un examen écrit individuel, pouvant inclure tant des questions ouvertes que des questions à choix multiples à réponse unique ou réponses multiples. Une synthèse du cours, fournie par l'enseignant, est autorisée durant la partie pratique de l'examen ; aucune autre documentation n'y est autorisée. Les modalités de l'examen sont indentiques en première et en seconde session. |
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Stage(s) :
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Remarques organisationnelles :
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Tenant compte de la situation sanitaire et du Protocole pour la reprise des cours dans l'enseignement supérieur émanant de la Ministre Glatigny, les modalités prévues pour l'organisation et l'évaluation de l'Unité d'enseignement BBMV2022 sont susceptibles d'être modifiées en cas d'évolution du risque épidémique et d'un retour vers un confinement total ou partiel.
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Contacts :
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Monsieur Bernard FRANK - bernard.frank@vinci.be
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