Le MOOC Statistique pour l’ingénieur a pour objectif d’initier les apprenants aux raisonnements et aux méthodes statistiques usuelles. Les compétences développées portent sur les méthodes et outils de la statistique inférentielle utiles à l’ingénieur.
* MOOC Francophone est un service de mise en relation sans inscription et sans intermédiaire. Nous n’organisons aucun cours, le lien « Suivre le cours » vous redirige vers la page web des organisateurs.
Intervenant
Anca Badea
Enseignant-chercheur en mathématiques appliquées à Mines Saint-Etienne. Elle enseigne les probabilités et la statistique en formation initiale (cycle Ingénieur Civil des Mines). Ses travaux de recherche portent sur l’apprentissage statistique et l’analyse des incertitudes.Frédéric Delacroix
Professeur de mathématiques à Mines Douai où il enseigne l’algèbre linéaire l’analyse réelle et complexe, les probabilités et la statistique en formation initiale et en formation continue diplômante.Christelle Garnier
Maître de conférences à Télécom Lille où elle enseigne principalement les probabilités, le traitement du signal et les communications mobiles. Elle mène également des travaux de recherche en traitement statistique du signal au sein du laboratoire CRIStAL (UMR CNRS 9189).Michel Lecomte
Professeur de mathématiques à Mines Douai où il enseigne l’analyse, les probabilités et la statistique en formation initiale et en formation continue. De plus, Il est responsable pédagogique du cycle de formation continue à distance des écoles des mines.Dominique Pastor
Professeur à Télécom Bretagne depuis 2002, après une carrière d’ingénieur de 15 ans dans l’industrie. Il est membre permanent du Lab-STICC (CNRS UMR 6285). Ses travaux de recherche actuels concernent le traitement statistique du signal et les représentations parcimonieuses.Martial Sauceau
Enseignant-chercheur à Mines Albi depuis 2006. Il enseigne principalement en Génie des Procédés et Outils Numériques, mais aussi les bases de statistique. Ses travaux de recherche portent sur le développement et la modélisation de procédés pour la mise en forme de solides pour des applications pharmaceutiques et énergétiques.Françoise SEYTE
Maître de Conférences HDR à l’Université de Montpellier (LAMETA) et responsable de la Mention Finance. Elle enseigne également à l’Ecole des Mines d’Alès et à l’Enac la statistique inférentielle ainsi que l’économétrie. Ses thèmes de recherche concernent l’économétrie appliquée dans le domaine de la finance.François-Xavier Socheleau
Enseigne les mathématiques et le traitement du signal à Télécom Bretagne depuis 2014. Il mène également des travaux de recherche en traitement statistique du signal et en communications numériques au sein de l’UMR CNRS Lab-STICC.Thierry Verdel
Professeur à Mines Nancy où il enseigne principalement la statistique et la gestion des risques naturels et industriels. Ses travaux de recherche portent sur la gestion des risques liés au sol et au sous-sol et la simulation des situations de gestion de crise.Durée
6 semaines
Du 13 février au 02 avril 2017Prérequis
L’enseignement dispensé sera de niveau L3. Le public visé comprend les étudiants des écoles d’ingénieurs ou des universités ayant validé un niveau L2, les étudiants suivant une formation d’ingénieurs par la voie de l’alternance et plus généralement les personnes engagées dans un cursus de formation ou de remise à niveau (par exemple : salariés, ou demandeurs d’emploi).
Charge de travail
5 heures / semaine
Coût
Gratuit
Certification
Une attestation de suivi avec succès est attribuée par FUN aux apprenants réussissant à obtenir une note supérieure à 60 % aux quiz d’évaluation.
Déroulement
La durée prévisionnelle du cours est de 6 semaines. Pour les apprenants, 5 heures de travail personnel seront exigées chaque semaine. Le cours est structuré selon 4 thèmes.
Les contenus de formation seront proposés sous différentes formes : vidéos (environ 4 à 6 vidéos de 10 mn par semaine), des supports de cours et d’exercices. Des activités pédagogiques variées seront proposées notamment en TD : quiz, exercices et mini-jeux sérieux. Chaque partie comprendra des applications issues du domaine industriel ou du monde de l’entreprise.
Programme
Semaine 1 : Probabilités
Semaine 2 : Echantillonnage et estimation (partie 1)
Semaine 3 : Echantillonnage et estimation (partie 2)
Semaine 4 : Tests usuels et analyse de variance (partie 1)
Semaine 5 : Tests usuels et analyse de variance (partie 2)
Semaine 6 : Régression linéaire simplePlateforme
France Université Numérique (FUN)
Plate-forme nationale française et propriété du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche. Elle est basée sur la technologie Open edX du MIT et de Harvard.
