Unité « Méthodologie scientifique II »
Analyse d’articles scientifiques
Une série d’ateliers permet d’approfondir les compétences de lecture critique et d’interprétation d’articles scientifiques en anglais, par la dissection de publications scientifiques variées. Les compétences de communication scientifique écrite et orale sont également approfondies à l’occasion de présentations orales ou d’exercice d’écriture en lien avec les articles étudiés.
Création de fiches Orphanet

Découvrez les publications des années précédentes ici :
- par Eva Garrido, Hugo Gillet, Tasnim Khadam-Al-Jame, Patricia Lopez, Mathieu Vigneau
- par Tess Arbez, Marc Bobillier, Hania Farhat, Vincent Mendes Ferreira, Emma Siebenmann
- par Luca Baltazar, Diana Boeva, Agnès Bury, Julien Schär, Bethania Tamrat
- par Alexis CALOMENI, Garance MICHEL, Maria LUNG PEREZ, Benjamin ADOMAKO, et Maxime ZHOLDOKOV
- par Serkan BERKCAN, Emma JAQUES, Célia LAZZAROTTO, Julien OLLIVIER et Clément PONCET
- par Nylsa CHAMMARTIN, Zacharie EL MATRIBI , Marie SCHMID et Maxime VOLERY
- par Vincent GASPOZ, Sara HUSSAMI, Orlane MAXIT, Cyril PYREK et Sébastien SPEDALIERO
- par Ilhan AMETI, David ARSIMOLES, Eliott BOSSHARD, Aurélie CINO et Teresa GIUSTI
Communication - compétences humaines II
A travers des ateliers de discussion et via des jeux de rôles en demi-volées, cet enseignement permet à chacun-e d’identifier ses valeurs afin d’optimiser sa façon de travailler et d’interagir de manière constructive. L’enseignement vise à identifier les causes possibles de conflits et propose de solutions pour les prévenir.
Statistiques appliquées II
L’objectif de ce cours est d’approfondir les connaissances des étudiant-es sur les modèles de régression linéaire et de leur enseigner le principe du test ANOVA. L’enseignement est dispensé à travers des cours ex-cathedra et des ateliers informatiques destinés à l’application de ces méthodes statistiques avec le logiciel R.
Programmation
Cet enseignement permet l’acquisition des compétences de programmation pratiques pour accéder à et analyser des données biologiques disponibles sur le net. Lors des travaux pratiques vous vous familiarisez avec les bonnes pratiques de programmation à travers l’apprentissage du langage de programmation Python et sa mise en pratique lors d’exercices de codage.