Licence mention sciences de la vie et de la terre parcours mer

Après une première année dans le portail scientifique Louis Pasteur, les deux dernières années de la licence Sciences de la vie et de la Terre parcours Mer (SVT Mer) développent l'apprentissage d'une approche pluridisciplinaire pour la compréhension d'un écosystème, un organisme ou un processus de l'environnement marin. Cette approche intégrée est fondée d'une part, sur l'acquisition d'un socle de connaissances en biologie, écologie, physique, chimie marines, mathématique et la formation à des techniques d'observation mises en œuvre en laboratoire ou lors de campagnes en mer et d'autre part, sur une initiation à la modélisation numérique. Ce parcours vise à former de futurs experts en sciences de la Mer. Il prépare, de par sa pluridisciplinarité, à l'entrée dans divers masters. Par exemple, parmi ceux proposés par AMU, peuvent être cités les masters en « Sciences de la mer », « Biodiversité, écologie et évolution », « MEEF », « Gestion de l'environnement », « Géographie, aménagement, environnement et développement ». Il offre également la possibilité d'intégrer certaines écoles d'ingénieurs ou encore une licence professionnelle.

Https://sciences.univ-amu.fr/fr/formation/licences/licence-sciences-vie-terre/parcours-mer Compétences à acquérir À l'issue de sa formation, le stagiaire : peut mobiliser un socle de connaissances fondamentales en sciences de la mer afin de résoudre un problème simple en environnement marin. Sait observer, décrire, identifier, discriminer ou encore classifier des organismes, des écosystèmes marins, caractériser la dynamique océanique et la chimie d'un environnement marin donné. Sait mettre en œuvre un protocole, une stratégie d'échantillonnage pour mesurer et acquérir des données en milieu marin. Sait utiliser les appareillages scientifiques de terrain et de laboratoire, ainsi que les logiciels d'acquisition couramment utilisés en sciences de la mer. Sait analyser, interpréter et synthétiser des données en vue de leur exploitation et de leur modélisation. Sait utiliser un logiciel (mathématique, statistique) pour traiter, cartographier, visualiser ou simuler des données expérimentales ou des processus. Sait confronter un modèle à des observations et données expérimentales et apprécier ses limites de validité. Sait identifier les sources d'erreur ou de variabilité pour estimer l'incertitude et la validité d'un résultat expérimental ou numérique.