En 3ème année, les étudiants de Sciences de la Nature et de la Vie se voient proposer des formations spécialisées nécessitant des connaissances et un savoir faire statistiques qui ne peuvent être acquis en tronc commun. D’autre part, certains étudiants, sans envisager a priori une spécialisation statistique, peuvent désirer acquérir une formation approfondie en méthodes statistiques.
Cette formation est particulièrement appréciée pour un débouché professionnel dans les domaines de l’expérimentation, et préparation de Master et post Doctoral.
Chaque méthode statistique est motivée par une présentation de problèmes concrets, par des utilisateurs dans différents domaines : agronomie, écologie, génétique, médecine, ...
Les connaissances acquises concernent l’estimation des paramètres, les tests statistiques (validité du modèle, e¤et des variables explicatives), la prévision et la sélection de variables dans le cadre du modèle linéaire (régression simple, analyse de la variance à plusieurs facteurs, analyse de la covariance).
Choix du modèle en fonction du type de données, structuration des données, traitement statistique et informatique (logiciel SPSS) pour les modèles de régression multiple et d’analyse de la variance ou de la covariance, ainsi que pour des extensions de ce modèle (ACP, AFC).
Ce module apporte une formation solide en statistique inférentielle directement exploitable dans de nombreux Masters Végétale ou Master Biologie Moléculaires, ou options de Poste Doctoral. Il donne des compétences indispensables pour la collecte et le traitement de données expérimentales. En cela, il constitue un pré requis important pour des formations en génétique, écologie et en sciences de l’environnement (Master Biologie)
Mots clés : Statistique inférentielle, modèle linéaire (régression, analyse de la variance et de la covariance), modèles mixtes (effet aléatoire), sélection de variables
- Course creator: adel chala
This course is intended for second-year agricultural engineering students, with the following main objectives:
- To observe and analyze scientific texts.
- To apply English grammar in a scientific context.
- To learn and apply research methods.
- To collect useful and essential information for synthesis and written formatting (e.g., reports)."
- Course creator: khadoudj benaissa
- Course creator: Mourad Baazouzi
Science qui permet de découvrir, d'identifier, de nommer et de classer les organismes avec leur diversité, leur phylogénie, leur distribution spatiale et géographique. C'est une science qui fournit des informations indispensables pour soutenir de nombreux domaines de recherche et des programmes d'application bénéfiques.
L'Objectif de module:
Définir quelques notions de base en botanique,
Connaitre l'histoire de la classification botanique,
Connaitre les arguments taxonomiques de la classification des plantes,
Classer les plantes inférieures (َalgues, champignons, Lichens, mousses et fougères)
- Course creator: soumia torki
This genetics course provides a detailed study of heredity principles, focusing on the chromosomal theory of inheritance, trait transmission in diploid organisms, and genetic interactions. Key topics include Mendelian and non-Mendelian inheritance, sex-linked traits, and introductory concepts in microbial and population genetics. Through theoretical and practical applications, students build foundational knowledge for advanced genetics studies.
This course is intended for 2nd-year students in agricultural sciences (engineering program) at the University of Biskra.
Targeted skills include:
- Mastering inheritance basics and the role of chromosomes in genetic transmission
- Applying Mendelian and complex inheritance concepts in real-world scenarios
- Analyzing genetic results using probability tools
- Course creator: karima djouadi