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Biosciences et modélisation des systèmes complexes

                                                                                                                                        

Master STS mention Biologie, parcours Biosciences et modélisation des systèmes complexes

Ce parcours initie les biologistes à la modélisation en leur permettant de choisir des cours communs avec des mathématiciens, informaticiens et physiciens. L'admission dans le parcours nécessite une discussion avec la direction du master.

Connaissances à aquérir avant le M2 : équations différentielles ; notions d'algèbre linéaire ; analyse de Fourier ; notions d'équations aux dérivées partielles ; pratique de la programmation ; culture générale en mathématiques et en physique.
Compétences nécessaires : capacités d’organisation ; capacités d'abstraction.

 
Semestre 1

UE de base optionnelle

6 ECTS

UE de base optionnelle

6 ECTS

UE de base optionnelle

6 ECTS

UE de base optionnelle

6 ECTS

UE de base optionnelle

6 ECTS

Semestre 2

Anglais

3 ECTS

Biosciences et société

3 ECTS

Comm. scientifique

3 ECTS

Initiation à la recherche en laboratoire,

stage de 16 semaines

21 ECTS

Semestre 3

Anglais

3 ECTS

UE Pratique optionnelle

3 ECTS

UE Europe

6 ECTS

UE de tronc commun

3 ECTS

UE de tronc commun

3 ECTS

UE de tronc commun

3 ECTS

UE cours de recherche en modélisation

3 ECTS

UE cours de recherche en modélisation

3 ECTS

UE cours de recherche en modélisation

3 ECTS

Semestre 4

Bibliographic analysis

6 ECTS

Recherche en laboratoire, stage de 20 semaines

24 ECTS

 

 

UE transversales obligatoires

 

UE de base optionnelles

 

UE de stages obligatoires

 

UE pratiques

 

UE Europe

 

UE Tronc commun systèmes complexes
  • Analyse des réseaux
  • Introduction à l'informatique théorique
  • Processus dynamiques et réseaux

Plus d'information sur ces UE : http://www.ens-lyon.fr/MasterSDM/fr/master-2/m2-systemes-complexes

UE Cours de recherche en modélisation
  • Data analysis and processis for networks
  • Methodology and epistemology of the modeling of complex systems
  • Modeling of social systems
  • Network algorithms for molecular biology
  • Probabilistic methods, with applications to graphs

Plus d'information sur ces UE : http://www.ens-lyon.fr/MasterSDM/fr/master-2/m2-systemes-complexes