| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master mention Bio-informatique de la Faculté des sciences et ingénierie forme des spécialistes capables d'analyser et d'interpréter les données biologiques massives grâce aux outils informatiques et mathématiques. Au programme : apprentissage des algorithmes de séquençage, manipulation des bases de données génomiques, modélisation moléculaire, techniques de machine learning appliquées à la biologie, et maîtrise des langages de programmation (Python, R, Perl). Les étudiants développent des compétences pointues en gestion de projets bioinformatiques, traitement statistique des données omiques, et conception de pipelines d'analyse automatisés. À l'issue de cette formation, les diplômés évoluent comme bio-informaticiens dans les laboratoires de recherche publics ou privés, ingénieurs d'études en génomique, data scientists spécialisés en santé, ou consultants en biotech et industries pharmaceutiques. Ce master répond aux besoins croissants de professionnels hybrides maîtrisant à la fois les sciences du vivant et les technologies du numérique.
Programme
- Biologie moléculaire et génomique : structure de l’ADN, expression génique, technologies de séquençage
- Algorithmique et programmation en bio-informatique : algorithmique, langages (Python, R), manipulations de données biologiques
- Analyse de données omiques : transcriptomique, protéomique, métabolomique, méthodologies statistiques
- Modélisation et simulation biologique : modélisation mathématique des systèmes biologiques, simulations computationnelles
- Projet professionnel et recherche appliquée : stages, projets tutorés, communication scientifique
Objectifs de la formation
- Analyser et interpréter des données biologiques complexes à l’aide d’outils bio-informatiques avancés.
- Développer et implémenter des algorithmes pour le traitement et l’analyse de données génomiques.
- Maîtriser les bases de données biologiques et savoir exploiter leur contenu pour la recherche scientifique.
- Utiliser des langages de programmation spécifiques (Python, R) pour automatiser les analyses bio-informatiques.
- Collaborer efficacement dans des projets interdisciplinaires intégrant biologie, informatique et statistique.