À l’issue de cette unité d’enseignement, l’étudiant·e sera capable d’utiliser R et RStudio pour gérer et explorer des données en sciences de la vie. Il ou elle pourra identifier et manipuler les principaux types et structures de données, importer et vérifier un jeu de données, sélectionner, filtrer et transformer des données, identifier et gérer les valeurs manquantes ou aberrantes, réaliser des calculs descriptifs simples et produire des représentations graphiques adaptées aux données.
L’objectif du cours est de fournir une première autonomie dans l’utilisation de R pour la gestion, l’exploration et la visualisation de données biologiques. L’accent est mis sur la compréhension des données et de leur structure, sur l’écriture de commandes simples et reproductibles, et sur la résolution pratique de problèmes à partir de jeux de données.
Le cours introduit l’environnement R/RStudio et les bases du langage R : objets, classes de variables, vecteurs, matrices, listes et data frames, ainsi que les fonctions mathématiques et statistiques élémentaires. Il aborde ensuite la manipulation et le tri de données, les critères logiques, les valeurs manquantes et aberrantes, la définition du répertoire de travail et l’importation de fichiers. Une partie importante du cours est consacrée à la visualisation des données : histogrammes, graphiques en barres, boxplots, nuages de points et mise en forme des graphiques.
Introduction à R et RStudio
Classes de variables et types d’objets
Fonctions mathématiques et statistiques de base
Manipulation d’un jeu de données
Sélection, filtrage, tri et transformation des données
Valeurs aberrantes et valeurs manquantes
Importation de jeux de données et gestion du répertoire de travail
Construction de graphiques
Mise en forme et personnalisation des graphiques
Exercices intégratifs de gestion et visualisation de données
Les séances comprennent de nombreux exercices réalisés directement dans R. Ils portent notamment sur la création et la manipulation d’objets, l’importation et la vérification de jeux de données, la sélection et la transformation d’observations, les statistiques descriptives simples et la construction de graphiques. Des exercices intégratifs permettent de mobiliser plusieurs compétences sur des jeux de données biologiques ou environnementaux.
L’enseignement combine de courtes introductions théoriques avec des travaux pratiques sur ordinateur, durant lesquels les étudiant·es appliquent directement les notions abordées dans R. Les exercices sont progressifs et s’appuient sur différents jeux de données, avec une attention particulière portée à l’autonomie dans l’écriture, la compréhension et la correction du code.
La présence aux TP est obligatoire. Seules les absences dûment justifiées sont admises. Toute incompatibilité d’horaire doit être signalée au début de l’année académique et avant le mois d’octobre. En dehors de ces situations, une absence à un TP entraîne l’impossibilité de présenter l’examen.
L’évaluation comporte deux parties :
Travaux pratiques (80 %) : évaluation lors d’un examen en session.
Théorie (20 %) : évaluation continue basée sur la présence au cours. La note correspond à la proportion de séances auxquelles l’étudiant·e a été présent·e, multipliée par 20. Des listes de présence sont distribuées au début de chaque séance et doivent être signées. En cas d’absence dûment justifiée, la séance concernée n’est pas prise en compte dans le calcul.
La note finale correspond à la moyenne pondérée de la partie TP (80 %) et de la partie théorie (20 %). Pour réussir l’unité d’enseignement, l’étudiant·e doit obtenir une note finale d’au moins 10/20 et une note strictement supérieure à 0/20 dans chacune des deux parties. Une note de 0/20 à l’une des deux parties entraîne automatiquement une note finale de 0/20 pour l’ensemble de l’unité d’enseignement, indépendamment de la note obtenue dans l’autre partie.
En Q1, l’examen porte uniquement sur les TP. La partie théorique est évaluée exclusivement par l’évaluation continue décrite ci-dessus.
En cas d’échec à l’unité d’enseignement, l’étudiant·e doit représenter en Q2 ou Q3 la ou les parties échouées. La partie d’évaluation continue ne peut cependant pas être représentée : la note obtenue en Q1 pour cette partie est définitive pour l’année académique.
Il est dès lors possible qu’un·e étudiant·e échoue à l’unité d’enseignement malgré la réussite de l’examen, en raison d’une note trop faible à l’évaluation continue. Dans ce cas, l’étudiant·e doit contacter l’enseignant responsable afin de demander s’il ou elle peut représenter l’examen et tenter d’obtenir une note suffisamment élevée pour atteindre une note finale d’au moins 10/20.
Une dispense d’une partie réussie n’est valable qu’entre les sessions d’une même année académique. Aucune note partielle n’est reportée à l’année académique suivante.
La décision de « signer » une évaluation, c’est-à-dire de ne pas la présenter, peut être prise séparément pour chacune des deux parties. Elle entraîne une note de 0/20 pour la partie concernée et, conformément à la règle ci-dessus, une note finale de 0/20 pour l’ensemble de l’unité d’enseignement. La demande doit obligatoirement être introduite via SIGALE et confirmée par e-mail à l’assistant·e. Ces deux démarches sont requises.
Le syllabus du cours, les jeux de données nécessaires aux exercices ainsi que les autres supports sont mis à disposition des étudiant·es via les outils institutionnels. Le syllabus contient les explications, exemples de code et exercices utilisés durant les séances. R et RStudio sont utilisés comme logiciels de référence pour l’ensemble du cours.
| Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
|---|---|---|---|---|
| Bachelier en sciences géographiques, orientation générale | Standard | 2 | 2 | Oui |
| Bachelier en sciences géologiques | Standard | 2 | 2 | Oui |
| Bachelier en médecine vétérinaire | Nouveau | 2 | 2 | Non |