Saviez-vous que le secteur le mieux rémunéré en biologie marine est le data science ? De la recherche à l’élaboration des politiques, la collecte et l’interprétation des données sont désormais intégrées à tous les aspects de la biologie marine.
Grâce à des compétences aussi recherchées en biologie marine, il est impératif de les comprendre si vous envisagez de faire carrière dans ce domaine.
Le rôle de la technologie en biologie marine
De nos jours, l’informatique est présente dans presque tous les secteurs d’activité, de la science à l’ingénierie en passant par la santé et bien d’autres. La biologie marine ne fait pas exception à la règle, de nombreuses fonctions exigeant différents niveaux de compétences techniques.
En voici quelques exemples :
Data scientists ;
Chercheurs (y compris les assistants de recherche) ;
Professeurs ;
Statisticiens ;
Océanographes ;
Consultants et planificateurs en matière d’environnement ;
Ingénieurs maritimes, et bien d’autres encore
De toutes ces fonctions, les Data Scientists sont les plus impliqués dans l’informatique. Ils combinent des méthodes scientifiques avec des compétences en programmation pour collecter, extraire et analyser des informations précieuses à partir de grandes quantités de données. Ces connaissances leur permettent de répondre à de nombreuses questions de recherche tout en favorisant l’innovation et l’élaboration de politiques, faisant des data scientists l’un des métiers de biologie marine les plus recherchés.
Comparaison des différents programmes informatiques
Voici un tableau comparatif des programmes décrits dans cet article en termes d’utilisation, d’accessibilité et de coût.
| Programme | Utilisation | Accessibilité (dépend de l’utilisateur) | Coût |
|---|---|---|---|
| R | Organisation et analyse de données (principalement à des fins statistiques) | Pas très facile pour les débutants, même si des connaissances en statistiques ou en informatique sont utiles. | • Version basique pour ordinateur de bureau : Gratuit • Version payante : 4795 EUR/an |
| Python | Utilisé pour écrire et exécuter du code | Plus simple que la plupart des langages de programmation (C, Java, etc.) avec de nombreuses ressources disponibles en ligne | • Gratuit |
| MATLAB | Utilisé principalement pour convertir des données en modèles visuels | Simple à utiliser, avec de nombreuses ressources disponibles en ligne | •860 EUR/an pour les particuliers • Les coûts varient en fonction de l’objectif et de la durée |
| ArcGIS | Utilisé pour interpoler des données dans des cartes visuelles | Un peu plus difficile à comprendre, car il y a plusieurs parties mobiles et non pas une console unique comme Python. | • 100 EUR/an pour les particuliers • Pour les entreprises, contactez directement la société |
Simplification des données avec R
R est un langage de programmation spécialisé dans l’organisation et l’analyse de données à des fins statistiques. Il prend en compte les données fournies par l’utilisateur et, après avoir reçu des commandes, calcule de nombreuses valeurs dans les tests statistiques. Il peut également présenter les données sous forme de graphiques, de tableaux, etc.
Les chercheurs, les data scientists et les statisticiens sont des fonctions où l’utilisation de R dans le cadre du travail est le plus susceptible.
Dans le domaine de la recherche, R peut-être utilisé sur l’étude visant à déterminer si différents facteurs peuvent influencer plusieurs résultats. Pour ce faire, R devra effectuer une ANOVA (un test statistique permettant de trouver des relations entre plusieurs variables) et vérifier si ces relations sont significatives.
Développer des programmes efficaces à l’aide de Python
Python est un langage de programmation général qui permet de manipuler du code à des fins diverses. Le code vous permet de créer des programmes, des sites web et des logiciels, et d’effectuer une analyse générale des données (mais pas autant que R).
Bien qu’il ne soit pas aussi complet que R ou MATLAB en matière d’analyse de données, Python est parfois préféré à ces derniers, car il permet d’effectuer beaucoup plus de tâches et son interface utilisateur est plus polyvalente.
Les data scientists sont les plus susceptibles d’utiliser Python dans le cadre de leur travail.
Dans le domaine de la recherche par exemple, il est possible de créer une carte affichant les changements SST concernant l’emplacement grâce aux données utilisées et aux variables extraites (telles que la latitude, la longitude et la température de surface de la mer) via Python (fig. 1).
Source: https://semba-blog.netlify.app/07/02/2020/python-as-a-tool-for-oceagraphy-and-marine-sciences/
Élaboration de modèles précis avec MATLAB
MATLAB est un langage de programmation utilisé par les biologistes marins pour convertir des données en modèles visuels qui montrent l’évolution des variables dans le temps. Il permet également de réaliser des tracés simples et des fonctions de données, de créer des interfaces utilisateur et d’exécuter des algorithmes numériques.
MATLAB est généralement utilisé par les data scientists et les océanographes, ces derniers collaborant souvent avec les climatologues, car la mécanique des océans est étroitement liée aux variations climatiques.
MATLAB est parfois utilisé pour la récupération de variables de données CTD (conductivité, température et profondeur de l’eau), de vent et de marée afin de générer un modèle montrant comment les paramètres changent au fil du temps. Des variables supplémentaires, telles que la disponibilité des nutriments, peuvent aussi être ajoutées.
Créer des cartes détaillées avec ArcGIS
ArcGIS est une suite de logiciels de systèmes d’information géographique spécialisés dans la création de cartes à partir des données disponibles. Ces cartes vont de la topographie (telles que l’altitude, les étendues d’eau et les routes) aux aux cartes routières et satellites. Différents paramètres (risque d’incendie, risque d’érosion, etc.) peuvent être ajoutés pour déterminer les endroits les plus favorables à la vie humaine.
Les data scientists, les consultants et planificateurs environnementaux ainsi que les ingénieurs maritimes sont les plus susceptibles d’utiliser ArcGIS.
ArcGIS est très couramment utilisé par les ingénieurs et les planificateurs parce qu’il leur permet aisément de savoir quelles zones peuvent être perturbées (généralement en construction). Par exemple, après avoir superposé plusieurs paramètres de sécurité sur une carte et quantifié le risque entre 0 et 1, ArcGIS peut vous aider à déterminer quelles zones de la carte présentent le risque le plus faible en étant le plus proche de 0.
FAQ
(1) Différences entre Excel et R : L’un est-il préférable à l’autre ?
Excel et R sont tous deux des outils d’analyse de données, mais leurs fonctionnalités diffèrent de manière suivante :
| Excel | R |
|---|---|
| Adapté aux débutants | Gère des ensembles de données plus importants |
| Calculs statistiques rapides et efficaces (adaptés aux petits ensembles de données) | Les résultats sont plus reproductibles (moins de pointer-cliquer) |
| La plupart des fonctions de carrière requièrent la maîtrise d’Excel | Plus d’options de visualisation et d’analyse des données |
| Largement utilisé dans diverses industries, il améliore la collaboration et le partage des données. | La connaissance de R permet généralement d’accéder à des emplois mieux rémunérés (elle est généralement obligatoire pour les data scientists et les statisticiens). |
(2) Quelles sont les possibilités d’apprentissage de ces programmes ?
Les options d’apprentissage de la programmation sont les suivantes :
- Cours universitaires
- Cours en ligne (edX, Coursera, etc.)
- Ateliers de codage
- Camps d’entraînement au codage (en ligne ou en présentiel)
- Livres/guides pratiques
(3) De quelles compétences les biologistes marins ont-ils besoin ?
Pour les personnes titulaires d’un diplôme dans un domaine connexe qui souhaitent exceller dans la biologie marine, voici une liste des compétences recherchées :
Compétences scientifiques avancées, notamment :
- L’analyse statistique
- L’interprétation des données
- La modélisation écologique
- Maîtrise de la programmation informatique pour la recherche et la gestion des données
Aptitudes pratiques au travail sur le terrain :
- Certificat de plongée sous-marine
- Compétences nautiques
- Navigation et photographie sous-marines
- Identification des espèces et connaissance de la taxonomie
Compétences en communication pour :
- Présenter les résultats de la recherche
- Rédiger des articles scientifiques et des propositions de subventions
- Collaborer avec des équipes de recherche interdisciplinaires
Expertise en gestion de projet :
- Concevoir des projets de recherche
- Budgétisation et affectation des ressources
- gestion du temps
- Compétences en résolution de problèmes pour surmonter les défis de la recherche
Connaissance des politiques environnementales et des stratégies de conservation :
- Plaidoyer pour la protection de la vie marine
- Influencing marine policy decisions
(4) Comment les biologistes marins utilisent-ils les mathématiques ?
Les biologistes marins utilisent largement les mathématiques pour analyser et interpréter les données recueillies dans les environnements marins.
Ils utilisent des méthodes statistiques pour évaluer la taille des populations, les schémas de distribution et l’écologie comportementale des organismes marins. La modélisation mathématique est un outil essentiel pour prédire les changements dans les écosystèmes marins dus aux impacts environnementaux tels que le changement climatique, la pollution et la surpêche.
En outre, les biologistes utilisent des calculs mathématiques pour concevoir des expériences, estimer l’âge et les taux de croissance des organismes et cartographier les habitats à l’aide de systèmes d’information géographique (SIG).
Les compétences quantitatives sont essentielles pour convertir des données complexes en résultats compréhensibles qui peuvent éclairer les décisions de conservation et de gestion.
Conclusion
La programmation informatique fait de plus en plus partie intégrante de la biologie marine, avec divers programmes disponibles pour vous aider dans vos recherches. Et comme l’IA permet désormais de rationaliser l’analyse des données de manière encore plus efficace, c’est le moment idéal pour se lancer dans la programmation.
