Compétences et acquis au terme de la formation

bsta2m  2017-2018  Louvain-la-Neuve

Appliquer la statistique dans le domaine des sciences du vivant notamment en médecine et sciences pharmaceutiques (recherche clinique et préclinique), en épidémiologie, en santé publique, en agronomie, ou dans un autre domaine des sciences du vivant, tel est le défi que l’étudiant en master en statistiques, orientation biostatistique, se prépare à relever.

L’étudiant maîtrisera les concepts fondamentaux de la probabilité et de la statistique, les principaux outils de traitement de données et les méthodes statistiques indispensables dans le domaine des sciences du vivant. Il aura la possibilité de compléter son programme par des UE spécialisés en génie biomédical, épidémiologie, bioinformatique, ou biométrie et technométrie tout en complétant sa formation en sciences du vivant. De plus, il développera des compétences en communication et sera capable d’analyser un problème complexe et de collaborer à un projet de recherche.

Au terme de sa formation à la faculté des sciences, l’étudiant aura acquis les connaissances et compétences disciplinaires et transversales nécessaires pour exercer de nombreuses activités professionnelles. Ses capacités de modélisation et de compréhension en profondeur des phénomènes, son goût pour la recherche et sa rigueur scientifique seront recherchés non seulement dans les professions scientifiques (recherche, développement, enseignement) mais aussi plus généralement dans la société actuelle et future.

Au terme de ce programme, le diplômé est capable de :

1. Maitriser un socle fondamental de la probabilité et de la statistique.

1.1 Maîtriser les calculs mathématiques fondamentaux.
1.2 Résumer un texte de méthodologie statistique et situer les limites de ses connaissances face à un problème donné.
1.3 Utiliser les outils fondamentaux de calcul et de programmation dans des problèmes de probabilité et statistique.
1.4 Reconnaître les concepts fondamentaux et transversaux d'importantes théories de probabilité et statistique actuelles et établir les liens principaux entre ces théories.
1.5 Expliquer des théories de probabilité et statistique en motivant les énoncés et les définitions par des exemples et des contre-exemples et en mettant en évidence les idées principales.
1.6 Retracer l'évolution historique des concepts de probabilité et de statistique et des problématiques associées, en ayant compris le rôle de probabilité et statistique dans divers pans de l'ensemble des connaissances et de la culture.

2. S’exprimer de façon claire, précise et rigoureuse dans les activités de communication tant en français que en anglais (niveau B1 CECRL).

2.1 Saisir, résumer et interpréter l’essentiel de communications scientifiques orales en statistique et probabilité.
2.2 Résumer, par des tables et graphiques informatifs et pertinents, l’information disponible dans un ensemble de données.
2.3 Rédiger des textes statistiques selon les conventions de la discipline.
2.4 Structurer un exposé oral, mettre en évidence les éléments clef, distinguer techniques et concepts et adapter l'exposé au niveau d'expertise des auditeurs.
2.5 Utiliser des outils médiatiques et informatiques variés pour communiquer (expliquer, rédiger, publier) des résultats d’analyses statistiques et leur interprétation dans le contexte de l’étude.
2.6 Dialoguer avec des collègues d'autres disciplines.

3. Analyser rigoureusement et dans différents contextes disciplinaires, un problème ou un système complexe pour en extraire les points essentiels et les mettre en relation avec les outils théoriques les mieux adaptés.

3.1 Utiliser des solides connaissances de la méthodologie statistique dans des contextes multidisciplinaires liés aux sciences du vivant (médecine, biologie, etc).
3.2 Analyser un problème statistique et proposer une méthode (en validant les hypothèses sous-jacentes) et des outils adéquats pour l'étudier et le résoudre de façon approfondie et originale.
3.3 Utiliser plusieurs outils informatiques d'aide à la résolution de problèmes statistiques, tout en connaissant les limitations de ces outils.
3.4 Développer une analyse rigoureuse et originale pour comprendre et résoudre des problèmes spécifiques dans tous les domaines d'application de la biostatistique qu'il rencontrera dans sa profession, en respectant les contraintes imposées par le contexte.
3.5 Gérer de grandes bases de données.

4. Maîtriser les méthodes de base en probabilité et statistique et utiliser les outils spécifiques de la bio-statistique.

4.1 Développer de façon autonome son intuition statistique en anticipant les résultats attendus et en vérifiant la cohérence avec des résultats déjà existants.
4.2 Analyser un problème de recherche et proposer des outils adéquats pour l'étudier de façon approfondie et originale.
4.3 Etudier les propriétés de méthodes statistiques à l’aide de simulation.
4.4 Collaborer à la rédaction d’une communication scientifique pour une publication avec comité de revue.
4.5 Adapter des méthodes statistiques à des problématiques des sciences du vivant.

5. Participer à la mise en œuvre d’un projet de recherche avec un collaborateur issu d’une discipline des sciences du vivant.

5.1 Communiquer avec un collaborateur d’une des disciplines des sciences du vivant (médecin, pharmacien, ingénieur agronome, etc.), lui apporter un regard proactif et objectif par rapport à son problème, faire preuve de curiosité et de connaissances minimales pour sa discipline.
5.2 Cerner et reformuler les questions du collaborateur et y apporter des réponses adéquates, originales, documentées.
5.3 Planifier l’étude à mettre en oeuvre (par exemple, un essai clinique) pour apporter des réponses aux questions du collaborateur, identifier le plan d’expérience optimal.
5.4 Anticiper les différentes difficultés dans le déroulement d’une étude et proposer une solution appropriée.
5.5 Conseiller le collaborateur sur les aspects statistiques lors du déroulement de l’étude.
5.6 Ecrire un rapport clair, succinct et rigoureux présentant les résultats d’une analyse statistique appropriées des données.
5.7 Expliquer les résultats des analyses statistiques aux collaborateurs non-statisticiens.

6. Etre autonome dans ses apprentissages et faire preuve d'esprit critique.

6.1 Rechercher dans la littérature statistique des sources et évaluer leur pertinence.
6.2 Lire et comprendre un texte statistique avancé et le situer correctement par rapport aux connaissances acquises.
6.3 Modéliser et résoudre un problème donné et être capable de s'initier à un nouveau champ de connaissances.
6.4 Juger de façon autonome de la pertinence d'une démarche statistique et de l'intérêt d'une théorie statistique.

La contribution de chaque unité d’enseignement au référentiel d’acquis d’apprentissage du programme est visible dans le document " A travers quelles unités d’enseignement, les compétences et acquis du référentiel du programme sont développés et maitrisés par l’étudiant ?".

Le document est accessible moyennant identification avec l´identifiant global UCL en cliquant ICI.