En raison de la crise du COVID-19, les informations ci-dessous sont susceptibles d’être modifiées,
notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
5 crédits
30.0 h
Q1 et Q2
Enseignants
Ritter Christian;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Anglais
Préalables
Activité d’intégration professionnelle
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Thèmes abordés
Analyse statistique de données ; Présentation de résultats d'analyse de données ; Communication avec des clients ; Ethique et pratique professionnelle ; Projets de consultation.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 |
A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants : de manière prioritaire : 2.2, 2.3, 3.1, 3.3, 5.1, 5.2, 5.4, 5.5, 5.6 de manière secondaire : 1.2, 2.3, 2.5, 2.6, 3.4, 4.4, 5.3. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants : de manière prioritaire : 2.2, 2.4, 3.1, 3.3, 5.1, 5.6, 5.7 de manière secondaire : 1.2, 2.3, 2.5, 2.6, 3.4, 4.3, 5.2. B. Les participants de ce cours vont acquérir des compétences dans trois domaines : - l'analyse statistique de données réelles - la communication statistique (dialogue avec un client, communication de résultats) - les aspects pratiques et éthiques de la profession de statisticien. Ces compétences seront principalement acquises par la réalisation de 2 projets de consultation. |
Contenu
Introduction à la pratique statistique. Apprentissage par problème via des projets réels présentés par des clients venant de la recherche, du secteur privé, où d'organismes publics.
Éléments importants:
- structure de projets avec un contenu statistique
- analyse exploratoire des données à l'aide de visualisations efficaces
- défis de la pratique statistique (valeurs manquantes, valeurs aberrantes, transformations)
- communication avec les clients (réunions, présentations, rapports)
- professionnalisme (organisation, planification, documentation, confidentialité des données, propriété intellectuelle)
Le centre du cours consiste en deux études de cas de différents domaines, dont la médecine, la psychologie, l'industrie, l'agriculture, la gestion et le marketing.
Éléments importants:
- structure de projets avec un contenu statistique
- analyse exploratoire des données à l'aide de visualisations efficaces
- défis de la pratique statistique (valeurs manquantes, valeurs aberrantes, transformations)
- communication avec les clients (réunions, présentations, rapports)
- professionnalisme (organisation, planification, documentation, confidentialité des données, propriété intellectuelle)
Le centre du cours consiste en deux études de cas de différents domaines, dont la médecine, la psychologie, l'industrie, l'agriculture, la gestion et le marketing.
Méthodes d'enseignement
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Principalement apprentissage par problèmesDeux études de cas
Lecture d'articles et échange en groupe
Exercices en visualisation de données, présentation, et rédaction scientifique
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
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Evaluation du rapport et de la présentation orale des projets de consultation.
Autres infos
Une série d'articles en statistique, science des données et domaines voisines seront distribués aux participants pour lecture et discussion.
Ressources
en ligne
en ligne
Site moodle.
Bibliographie
Une série d'articles parus dans la littérature statistique récente est consacrée à cette problématique. Une liste détaillée sera remise aux étudiants.
Support de cours
- matériel sur moodle
Faculté ou entité
en charge
en charge
LSBA
Force majeure
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L’évaluation est réalisée uniquement sous forme d’évaluation continue. Aucune prestation n’est organisée en session.
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] en science des données, orientation statistique
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)
Master [120] : ingénieur civil en science des données
Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information
Master [120] en statistique, orientation générale
Master [120] en statistique, orientation biostatistiques