Code
MUSF QUA 2201
Niveau
M1
Discipline
Techniques quantitatives
Langue
Anglais/English
Crédits ECTS
4
Heures programmées
20
Charge totale étudiant
40
Coordonnateur(s)
Département
- Data analytics, Économie et Finances
- Service Bachelor
Equipe pédagogique
Introduction au module
Dans ce module, il s’agit d’acquérir les connaissances de base en probabilités et statistiques, nécessaires à la compréhension d’autres cours (économétrie, marketing, comptabilité, etc.).
Au terme de ce cours, l'apprenant aura compris et su utiliser les bases de probabilités et statistiques pour modéliser dans les contextes décrits en introduction (économétrie, marketing, comptabilité) et savoir exploiter pour calculs, les notions et méthodes suivantes : cf le plan du cours (les notions en probabilité / en statistique).
Les statistiques et analyse de données constituent un outil d’aide à la prise de décision => Compétences acquises suite aux modules : Développer des aptitudes fondamentales tout en formant les futurs cadres à être ouverts, proactifs et capables d’utiliser les technologies de l’information dans le management.
- Maîtriser les techniques de base utilisées dans le management des entreprises (comptabilité, marketing, gestion des ressources humaines, droit, etc.) et être capable de les combiner pour créer ou développer des activités économiques.
Chaque service doit répondre à des questions, à un besoin et l’apprenant saura suite à ce module identifier, analyser, et résoudre un problème avec les outils mathématiques adéquats.
Finalité d'apprentissage (Bloc de compétences)
- LG3 Avoir les bases d'un management responsable et durable
- LG4 Avoir accès à différents instruments transdisciplinaires de management
Objectifs d'apprentissage (compétences mères)
- 3.1 - Comprendre et utiliser les concepts de base, les connaissances et les théories liées à la discipline
- 3.4 - Actionner et utiliser judicieusement des techniques et des outils appropriés au sein de la discipline
Traits de compétences
— (CPS2) Analytical thinking: The ability to think critically, to break down complex information, ideas, or problems into smaller, more manageable parts in order to better understand them and develop solutions.
— (CDK01) Conduct qualitative & quantitative studies/analyses supported by relevant data
— (CDK41) Perform, interpret, and communicate the results of econometric analyses of economic data, machine learning methods, and social network analysis methods.
— (XK03) Démontrer une compréhension du calcul et les bases des méthodes quantitatives
Contenu : structure du module et agenda
Le Chapitre 1 introduit les notions de Statistique descriptive. Il est articulé de la façon suivante :
1.2 Vocabulaire et représentation des variables statistiques
1.3 Paramètres d’une variable statistique
1.4 Séries statistiques à deux variables
Le Chapitre 2 s’intéresse aux notions de Probabilités élémentaires. Pour ce faire, il est organisé de la façon suivante :
2.1 Introduction – Vocabulaire
2.2 Algèbre des événements
2.3 Définition d’une probabilité.
2.4 Combinatoire (ou dénombrement).
2.5 Probabilités conditionnelles.
Le Chapitre 3 s’intéresse aux notions et concepts de Variables aléatoires. Il s’articule autour des modules suivants :
3.1 Notion de variable aléatoire.
3.2 Lois discrètes usuelles.
3.3 Lois à densité usuelles.
Le Chapitre 4 s’intéresse aux méthodes d’estimation et à la théorie des tests statistiques. Plus précisément de l’estimation par intervalle de confiance - Tests de conformité. Pour ce faire, il est organisé autour de 4 sections suivantes :
4.1 Estimation.
4.2 Test d’hypothèse.
4.3 Cas d’une proportion (ou fréquence).
4.4 Cas d’une moyenne.
Le Chapitre 5 s’intéresse aux Tests de comparaison de deux moyennes. Il s’articule autour des trois sections suivantes :
5.1 Échantillons appariés ou indépendants ?
5.2 Cas de deux petits échantillons appariés.
5.3 Cas de deux échantillons indépendants.
Intersession : Il est demandé aux apprenants de faire un travail personnel de recherche, d'analyses des notions vues en cours mais aussi d'effectuer des exercices afin de mettre en pratique les notions apprises. La pratique est très importante pour acquérir profondément les notions théoriques.
Contribution à l'atteinte des ODD (Objets du Développement Durable)
Aucun car la discipline est seulement introduite et ne permet pas de traiter des sujets efficacement par des outils de statistiques et analyse de données.
Par contre, les notions traitées pourraient être utilisées pour calculer certains indicateurs comme l’index relatif à l’égalité professionnelle entre homme et femmes ; notamment dans les exercices fournis par l’enseignant et les recherches personnelles des apprenants (ODD n°5 égalité hommes/femmes ; ODD n°12 Consommation responsable : les notions pourraient être utilisées pour limiter le gaspillage alimentaire, faire de la gestion des déchets efficace et rentable, identifier les empreintes matières), …
None, as the subject is only just being introduced, and does not allow us to deal effectively with statistical tools and data analysis.
On the other hand, the concepts covered could be used to calculate certain indicators such as the index relating to professional equality between men and women; in particular in the exercises provided by the teacher and the learners' personal research (SDG n°5 gender equality; SDG n°12 responsible consumption: the concepts could be used to limit food waste, make waste management efficient and profitable, identify material footprints), ...
Apprentissage
synchrone
Méthode pédagogique
Certaines séances seront divisées en demi-groupe afin de pouvoir mettre en place une modulation de la méthode pédagogique entre les différents profils d’apprenants du programme Bachelor.
Une approche analytique est utilisée dans ce cours. Les apprenants apprennent à prendre conscience de l'utilité de l'objet ou concept (par exemple la formule ou le concept qui répond aux problématiques données dans un cas concret).
Etape 1 - Appropriation du concept, le concept doit être compris.
Etape 2 - Approche par le développement des compétences suite à la connaissance théorique. Les compétences sont acquises et développées lors de travaux pratiques, études de cas... Le concept est ici mis en place et travaillé.
Le cours se présente sous la forme de cours magistraux et de TP.
Au cours de la séance, l'enseignant peut être amené à faire quelques rappels de cours, ou à donner des explications sur des points mal compris. En aucun cas, la durée de ces parties de cours ne dépassera la moitié de la séance. L'enseignant peut envoyer un apprenant au tableau pour étudier et traiter l’un des exercices à préparer pour la séance en cours.
Ce système est basé sur un travail personnel de préparation. Il n'a d'intérêt que si l'apprenant suit le rythme prévu au planning, c’est à dire s'il a effectivement étudié avant la séance le(s) chapitre(s) prévu(s), et préparé les exercices associés.
Some sessions will be divided into half-groups, so that the teaching method can be modulated to suit the different learner profiles in the Bachelor program.
An analytical approach is used in this course. Learners learn to become aware of the usefulness of the object or concept (e.g. the formula or concept that answers the given problems in a concrete case).
Stage 1 - Appropriation of the concept, the concept must be understood.
Stage 2 - Skills development approach to theoretical knowledge. Skills are acquired and developed through practical work, case studies, etc. Here, the concept is implemented and worked on.
The course takes the form of lectures and practical work.
In the course of the session, the teacher may be asked to provide a few reminders of the course, or to explain points that have been misunderstood. In no case will the duration of these parts of the lesson exceed half the session. The teacher can send a learner to the blackboard to study and complete one of the exercises to be prepared for the current session.
This system is based on personal preparation. It is only worthwhile if the learner follows the schedule, i.e. has studied the chapter(s) and prepared the associated exercises before the session.
Système de notation et modalités de rattrapage
La note finale est composé de la moyenne de la note d'un contrôle continu et d'un contrôle final. Cette note peut être ajustée à la hausse selon l’assiduité de l’apprenant (présence en cours, interactions avec l’enseignant, intérêt porté à la matière).
En cas d’échec (note finale inférieure à 10), un contrôle final de rattrapage est organisé avec un examen sur table qui compte pour 100% de la note finale de rattrapage.
Règlement du module
Communication Professeur-Apprenant
● Le professeur contactera les apprenants via leur adresse mail scolaire (IMT-BS/TSP) et le portail Moodle. Aucune communication via les adresses mails personnelles n’aura lieu. Il est de la responsabilité de l’étudiant de consulter régulièrement sa boîte mail IMT-BS/TSP.
● Les apprenants peuvent communiquer avec le professeur en envoyant un mail à son adresse institutionnelle. Au besoin, il est possible de le rencontrer dans son bureau durant les heures de bureau ou sur rendez-vous.
Apprenants avec des besoins d’accommodement
Si l’apprenant a un handicap qui empêche d’accomplir le travail décrit ou qui nécessite toute sorte d'accommodement, il est de sa responsabilité d’en informer le directeur des études (avec justificatifs) dès que possible. Aussi, l’apprenant ne doit pas hésiter à en discuter avec son professeur.
Comportement en classe
● En guise de courtoisie envers le professeur et les autres apprenants, tous les téléphones portables, jeux électroniques ou autres appareils générant du son doivent être désactivés pendant les cours.
● L’apprenant doit éviter out comportement perturbateur et irrespectueux tel que: arriver en retard en classe, partir tôt, comportement inconsidéré (ex. dormir, lire un document non lié au cours, utiliser un langage vulgaire, parler excessivement, manger, boire, etc.). Un avertissement peut être donné à la première infraction de ces règles. Les contrevenants seront pénalisés et pourront être expulsés de la classe et/ou subir d'autres procédures disciplinaires.
● Le retard toléré est de 5 minutes. La présence sera déclarée sur Moodle durant ces 5 minutes via un QR code fourni par le professeur à chaque démarrage de cours.
● L’apprenant doit arriver à l'heure pour les examens et autres évaluations. Personne ne sera autorisé à entrer en classe une fois que la première personne aura terminé l'examen et quitté la salle. Il n'y a absolument aucune exception à cette règle. Aucun apprenant ne peut continuer à passer un examen une fois le temps écoulé. Aucun apprenant ne peut quitter la salle pendant un examen à moins qu'il / elle ait terminé et ait remis tous les documents.
● En cas de cours à distance, l'apprenant doit maintenir sa caméra allumée sauf en cas d'indications contraires données par l'enseignant.
Code éthique
IMT-BS est engagée dans une politique d'honnêteté dans le milieu académique. Toute conduite compromettant cette politique peut entraîner des sanctions académiques et/ou disciplinaires. Les apprenants doivent s'abstenir de tricher, de mentir, de plagier et de voler. Ceci consiste à accomplir un travail original et à reconnaître toute autre personne dont les idées et les documents imprimés (y compris ceux provenant d’Internet) sont paraphrasés ou cités directement. Tout apprenant qui enfreint ou aide un autre élève à enfreindre les normes de comportement scolaire sera sanctionné conformément aux règles de l'IMT-BS.
Références obligatoires et lectures suggérées
Référence de base : Le polycopié du cours : « Statistiques et analyse de données»
Basic reference: Course handout: "Statistics and data analysis".
.Références complémentaires : Anderson.Sweeny - Williams : Statistiques pour l'économie et la gestion, De Boeck
Additional references: Anderson, Sweeny and Williams: Statistics for Economics and Management, De Boeck
Mots-clés
Probabilités, statistiques, variable, répartition, echantillonnage / Probability, statistics, variable, distribution, sampling.
Prérequis
Mathématiques pour la gestion (QUA 1201-QUA 1202) / Mathematics for management (QUA 1201-QUA 1202)