● Biologie et expérimentations à large échelle : compréhension de l’origine et la nature de diverses sources de données biologiques, complexes, massives et hétérogènes et les enjeux des divers questionnements et domaines d’applications
● Informatique : langage de programmation (scripting avec Python), systèmes de gestion de bases de données (SQL) et technologies web (HTML, CSS, Javascript) ; utilisation et déploiement de chaînes de traitement sur des infrastructures informatiques distribuées pour le stockage et le calcul intensif. Management de la qualité (bonnes pratiques de programmation, respect des normes de développement, risques et contraintes, traçabilité des traitements).
● Mathématique, Statistique et Sciences des données : maîtrise des tests, modèles et des outils de statistiques pour l’analyse des données avec R ; Analyse de données et calcul scientifique avec Python,
● Bioinformatique : connaissance des principaux programmes et ressources internationales publiques du domaine, pour le développement de chaînes de traitement automatique des données, l’annotation des génomes et des données. Connaissance des méthodes et outils pour le traitement de données de séquençage, l’analyse protéomique.
● Développements personnels et professionnels : aisance en communication scientifique écrite et orale (prise de paroles et rédactions régulières, participation à des congrès), travail en langue anglaise écrite et orale, travail en mode projet. Développements personnels: esprit analytique, critique et de synthèse, esprit d’initiative et de réactivité, rigueur, ouverture d’esprit, créativité, autonomie et sens de l’organisation, goût du travail en équipe (nombreux projets collaboratifs entre étudiants, pédagogie d’apprentissage par projet) , faculté à interagir, conseiller et à transmettre ses connaissances dans un environnement pluridisciplinaire.