University College London (UCL)

MSc Écologie et Science des Données

Enseigner et apprendre

Vous apprendrez grâce à un large éventail d’approches pédagogiques, notamment des conférences, des séminaires intégrant l’apprentissage par problèmes, des discussions de groupe, une cartographie conceptuelle, des ateliers axés sur les tâches, une expérience pratique et un apprentissage réflexif.

Vous serez évalué à travers une variété d'approches formatives et sommatives, notamment un rapport d'étude de cas, une présentation vidéo individuelle, une présentation/un pitch de groupe, une proposition de subvention, un résumé réflexif (de groupe et individuel), une communication scientifique et un projet de recherche final développé en collaboration avec des universitaires UCL et/ou avec un partenaire du programme.

Environ 300 heures de contact avec environ 1200 heures d'apprentissage autodirigé.

Environ 8 à 12 heures de cours par semaine pendant le trimestre, soit 35 à 50 heures d'étude par semaine (y compris l'auto-apprentissage). Ce temps de cours peut atteindre 30 à 35 heures par semaine pendant les projets à temps plein, le temps d'auto-apprentissage étant réduit en conséquence.

Modules

À plein temps

Au cours du premier trimestre, vous suivrez deux modules de base qui couvrent (i) les aspects fondamentaux de la théorie écologique, la conception et l'échantillonnage des enquêtes, la détection et la technologie des capteurs et leurs applications écologiques ; (ii) la conception expérimentale, les techniques de terrain, la collecte, la visualisation, la gestion et l'analyse des données.

Vous pourrez également développer vos compétences interdisciplinaires en choisissant un module optionnel, une sélection de modules sera disponible dont une option pour se spécialiser en science citoyenne.

Au deuxième semestre, vous développerez et intégrerez des compétences appliquées à travers une série d'activités dispensées dans trois modules. Vous explorerez l'utilisation, la conception et le déploiement de différents systèmes de détection et vous familiariserez avec différents types de matériel et leurs modalités.

Vous développerez ensuite vos compétences informatiques et analytiques en utilisant des données environnementales, notamment celles collectées à partir des capteurs que vous avez déployés dans le parc olympique Queen Elizabeth, et appliquerez différentes techniques et analyses pour explorer, comprendre et développer des connaissances à partir de vos résultats.

Vous suivrez également un autre module optionnel parmi une sélection, qui comprendra à nouveau une option pour vous spécialiser en science citoyenne.

Enfin, vous réunirez vos compétences matérielles et analytiques en travaillant en équipe pour résoudre un problème réel de biodiversité et/ou d'environnement et développer sa solution.

Le troisième trimestre est consacré à votre projet de recherche. Avec le soutien d'experts du domaine, vous développerez une question originale avec des universitaires UCL et/ou en collaboration avec des partenaires industriels. Pour y répondre, vous vous appuierez sur vos apprentissages et votre expérience des premier et deuxième trimestres.

Selon le projet, il peut être possible de développer votre question de recherche directement à partir du travail que vous effectuez sur le module Nature-Smart Challenge.

De plus, des ateliers hebdomadaires animés par des tuteurs et dirigés par des étudiants vous offriront la plate-forme pour discuter des thèmes centraux de la conduite de recherches sur des sujets d'écologie et de science des données, et pour explorer et résoudre les défis rencontrés dans votre propre travail de projet de recherche en collaboration avec vos pairs.

Si votre projet de recherche est entièrement ou conjointement supervisé par un partenaire, vous devrez passer du temps de recherche dans les locaux du partenaire (par exemple, le NHM est situé à South Kensington, le ZSL est situé à Regent's Park).

De même, si votre projet de recherche est supervisé par un membre du personnel universitaire basé à Bloomsbury, vous devrez passer du temps sur ce campus.

À temps partiel

Première année :
Au cours du premier trimestre, vous suivrez un module de base (Fondements de l'écologie et de la surveillance écologique), qui couvre les aspects fondamentaux de la théorie écologique, de la conception et de l'échantillonnage des enquêtes, de la détection et de la technologie des capteurs et de leurs applications écologiques.

Vous pourrez également développer vos compétences interdisciplinaires en choisissant un module optionnel (Fondements de la science citoyenne ou, sous réserve d'horaire, un module basé sur Bloomsbury (Génération et maintien de la biodiversité ; Écologie comportementale pour l'anthropocène ou Communications scientifiques pour les biologistes).

Au deuxième trimestre, vous suivrez un module principal (Technologies pour la nature) qui vous permettra de développer des compétences pratiques et d'explorer l'utilisation, la conception et le déploiement de différents systèmes de détection. Vous vous familiariserez également avec différents types de matériel et leurs modalités lors du déploiement de capteurs dans le parc olympique Queen Elizabeth. Vous choisirez également parmi d'autres modules optionnels, notamment « Conception et gestion des sciences citoyennes ».

Le troisième trimestre est consacré à votre projet de recherche. Avec le soutien d'experts du domaine, vous développerez une question originale avec des universitaires UCL et/ou en collaboration avec des partenaires industriels. Pour y répondre, vous vous appuierez sur vos apprentissages et votre expérience des premier et deuxième trimestres et participerez à une série d'ateliers animés par des tuteurs et des étudiants.

Ils vous fourniront la plate-forme pour discuter des thèmes centraux de la conduite de recherches sur des sujets d'écologie et de science des données, et pour explorer et résoudre les défis rencontrés dans votre propre travail de recherche en collaboration avec vos pairs.

Deuxième année :
Au cours du premier trimestre, vous suivrez un module de base, Méthodes informatiques dans la recherche sur la biodiversité, qui vous présentera la conception expérimentale, les techniques de terrain, la collecte de données, la visualisation, la gestion et l'analyse.

Au cours du deuxième trimestre, vous développerez et intégrerez les compétences appliquées du module « Technologie pour la nature » de la première année à travers une gamme d'activités dispensées à partir de deux autres modules (IA pour l'environnement, Nature-Smart Challenge).

Dans « Al for the Environment », vous développerez d'abord vos compétences informatiques et analytiques en utilisant des données environnementales, y compris celles collectées à partir de capteurs déployés dans le parc olympique Queen Elizabeth, et appliquerez différentes techniques et analyses pour explorer, comprendre et développer des connaissances à partir de vos résultats.

Enfin, dans le cadre du « Nature-Smart Challenge », vous réunirez vos compétences matérielles et analytiques en travaillant en équipe pour résoudre un problème réel de biodiversité et/ou d'environnement et développer sa solution.

Au troisième trimestre, vous réaliserez le défi Nature-Smart et poursuivrez votre projet de recherche. Avec un soutien académique, vous approfondirez votre question initiale avec des universitaires UCL et/ou en collaboration avec des partenaires industriels, en vous appuyant sur vos apprentissages et votre expérience des première et deuxième années.

Une sélection supplémentaire d'ateliers animés par des tuteurs et dirigés par des étudiants vous fournira la plate-forme pour discuter, explorer et résoudre les défis rencontrés dans votre propre travail de recherche en collaboration avec vos pairs.

En première et deuxième années, si votre projet de recherche est supervisé, en totalité ou en co-supervisé, par un partenaire, vous devrez effectuer des recherches dans les locaux du partenaire (par exemple, le NHM est situé à South Kensington et le ZSL à Regent's Park). De même, si votre projet de recherche est supervisé par un membre du personnel enseignant basé à Bloomsbury, vous devrez effectuer des recherches sur ce campus.

Modules obligatoires

• Méthodes informatiques dans la recherche sur la biodiversité
• Fondements en écologie et surveillance écologique
• Technologie pour la nature
• L'IA pour l'environnement
• Défi Nature-Smart : la science des données
• Projet de recherche de maîtrise en écologie et science des données

Modules optionnels

• Écologie comportementale pour l'Anthropocène
• Communication scientifique pour les biologistes
• Génération et maintien de la biodiversité
• Fondements de la science citoyenne
• Fondements d'un aménagement urbain respectueux de la nature et du climat
• Dynamique de la biodiversité sur une planète en mutation

Veuillez noter que la liste des modules présentée ici est indicative. Ces informations sont publiées longtemps avant l'inscription et le contenu et la disponibilité des modules sont susceptibles d'être modifiés.

Les étudiants suivent des modules totalisant 180 crédits. Après avoir validé ces 180 crédits, ils obtiendront un Master en écologie et science des données.

Terrain

Un stage d'une semaine est proposé au premier trimestre, au parc olympique Queen Elizabeth, où se trouve le campus Est UCL . Vous passerez beaucoup de temps en extérieur ; prévoyez donc des vêtements imperméables, des chaussures robustes et des bottes en caoutchouc, si vous en avez.

Ce que ce cours vous apportera

Le MSc en écologie et science des données a été développé pour répondre au besoin urgent d'écologistes capables d'exploiter la puissance de calcul et les outils d'IA en constante évolution pour surveiller, gérer et conserver nos précieux écosystèmes et populations d'animaux sauvages.

Rejoignez ce programme d'un an très populaire pour créer une boîte à outils complète pour mettre en œuvre l'ensemble du cycle de vie de l'analyse écologique.

Ce que vous pouvez gagner avec ce cours :

• Étudiez au People and Nature Lab de l' UCL au Queen Elizabeth Olympic Park, qui fait partie du Centre de recherche sur la biodiversité et l'environnement, qui est intégré au département de génétique, d'évolution et d'environnement UCL .
• UCL est classée 6ème au monde en biosciences (QS Rankings by Subject 2024).
• Développer l’expertise nécessaire pour mettre en œuvre les derniers outils et technologies en matière de conception d’échantillonnage, de surveillance, de conception de capteurs, de programmation statistique, d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond – pour relever les défis écologiques et environnementaux de la société.
• Acquérez une expérience concrète grâce à des collaborations avec le Natural History Museum et la Zoological Society of London, ainsi qu'à des opportunités de projets avec des partenaires industriels tels que Chirrup.ai, UK Centre For Ecology & Hydrology (UKCEH), Biodiversify Ltd, East London Waterworks, Google et Microsoft.
• Planifiez et menez des recherches indépendantes approfondies et développez les compétences nécessaires pour communiquer vos résultats à divers publics.
• Construisez le programme autour des aspects de l'écologie et de la science des données qui vous intéressent le plus, avec des spécialisations optionnelles dans des domaines tels que l'écologie comportementale, la communication scientifique et la conception urbaine respectueuse de la nature.
• Acquérez une expérience pratique de la conception et de la mise en œuvre grâce à un projet de terrain d'une semaine dans le parc olympique Queen Elizabeth.
• Partez bien équipé pour appliquer votre combinaison recherchée de compétences et d'expertise à des carrières basées sur la conservation ou la science des données au sein du gouvernement, des organismes de bienfaisance et de conseil environnementaux, des organisations non gouvernementales (ONG) ou pour poursuivre un doctorat.

La base de votre carrière

Ce master vous apportera une large base de connaissances et des compétences spécialisées en sciences écologiques et en sciences des données – une combinaison rare et très appréciée qui vous sera d'une grande aide pour une carrière enrichissante.

Vous serez équipé pour travailler dans toute organisation qui utilise, ou souhaite utiliser, la science des données pour relever des défis environnementaux ou sociaux, notamment les associations environnementales, de restauration ou de conservation, les ONG, les entreprises technologiques et les start-ups, les administrations locales ou centrales, les musées et les sociétés d'ingénierie. Certains étudiants poursuivent leur spécialisation en poursuivant un doctorat en science des données ou en écologie.

Employabilité

Il existe une demande croissante de scientifiques possédant une expertise dans les outils technologiques, statistiques et informatiques de pointe pour résoudre les défis écologiques d’aujourd’hui.

Grâce à un ensemble de compétences multidisciplinaires, à des compétences en gestion de projet, à des connaissances approfondies et à une expérience pratique du travail sur le terrain et de la recherche indépendante, vous serez prêt à rejoindre la prochaine génération de biologistes experts en données qui font progresser ce domaine où le temps est critique.La mise en réseau

Vous aurez régulièrement l'occasion de vous connecter, de collaborer et de nouer des contacts professionnels dans le cadre de votre master.

• Réseautez avec des étudiants et des universitaires de l'intérieur et de l'extérieur de la faculté lors de séminaires de recherche divisionnaires, départementaux et autres.
• Participez à des séries de séminaires au National History Museum et à la Zoological Society de Londres et participez à des événements sociaux réguliers organisés par et au sein des trois institutions partenaires.
• Travaillez et réseautez avec des professionnels de l'industrie impliqués dans le module Nature-Smart Challenge, issus de cabinets de conseil en environnement, d'ONG de protection de la faune, de groupes communautaires locaux et du gouvernement local.
• Participez à des événements de carrière via UCL Careers pendant l'année universitaire et améliorez vos compétences en rédaction de CV et en entretien.
• Rencontrez des anciens élèves pour entendre parler de leurs expériences et de la façon dont le cours les a aidés à progresser dans leur carrière.