Statistique pour l'ingénieur

What you will learn

At the end of this course, you will be able to:

Initier les apprenants aux raisonnements et aux méthodes statistiques usuelles.
Utiliser les méthodes et outils de la statistique descriptive et inférentielle utiles à l’ingénieur

Description

Les méthodes statistiques sont largement répandues dans presque tous les secteurs de l’activité humaine : sciences et techniques, économie, sciences humaines et sociales. Elles font partie des connaissances de base de l’ingénieur.

Parmi les innombrables applications dans le domaine industriel, on peut citer le contrôle de qualité, la fiabilité, l’analyse des résultats de mesure, la prévision et la planification.

Format

La durée du cours est de 7 semaines dont une semaine 0 consacrée à la statistique descriptive. Pour les apprenants, 3 à 5 heures de travail personnel seront exigées chaque semaine. Le cours est structuré selon 5 thèmes. Ce MOOC est joué une fois par an.

Les contenus de formation seront proposés sous différentes formes :

‣ des vidéos (environ 3 à 4 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-jeu sérieux
‣ chaque partie comprendra des applications issues du domaine industriel ou du monde de l’entreprise.

Prerequisites

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).

Les prérequis sont les notions de probabilités et de mathématiques enseignées au niveau Bac +2 (DUT, BTS, L2, CPGE).

En semaine 0, vous aurez la possibilité de vous tester de manière à situer votre niveau dans les prérequis. Ce test ne rentrera pas dans les critères d’évaluation pour l’obtention de l’attestation de suivi avec succès.

Assessment and certification

Evaluation chaque semaine par des quiz.

Une attestation de suivi avec succès est délivrée par FUN aux apprenants réussissant à obtenir une note supérieure à 70 % aux quiz d’évaluation.

Course plan

Semaine 0 : Statistique descriptive
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 simple

Other course runs

Archived

From Feb. 23, 2016 to April 13, 2016
From May 14, 2018 to July 8, 2018
From May 6, 2019 to July 6, 2019
From May 4, 2020 to July 14, 2020
From May 4, 2020 to July 14, 2020
From May 10, 2021 to June 28, 2021

Course team

Anca Badea

Anca Badea est enseignant-chercheur en mathématiques appliquées à Mines Saint-Etienne.

Frédéric Delacroix

Frédéric Delacroix est directeur du département d'enseignements Fondamentaux Scientifiques à IMT Nord Europe. Il enseigne entre autres les probabilités et la statistique.

Christelle Garnier

Christelle Garnier est maître de conférences à IMT Nord Europe où elle enseigne principalement les probabilités, le traitement du signal et les communications mobiles.

Michel Lecomte

Michel Lecomte est professeur de mathématiques à IMT Nord Europe à la retraite où il enseignait l'analyse, les probabilités et la statistique en formation initiale et en formation continue.

Martial Sauceau

Martial Sauceau est enseignant-chercheur à Mines Albi depuis 2006.

Françoise Seyte

Françoise Seyte est Maître de Conférences HDR à l’Université de Montpellier (LAMETA) et responsable de la Mention Finance.

François-Xavier Socheleau

François-Xavier Socheleau enseigne les mathématiques et le traitement du signal à IMT Atlantique depuis 2014.

Thierry Verdel

Thierry Verdel est ancien professeur à Mines Nancy où il enseigne principalement la statistique et la gestion des risques naturels et industriels.

Rémi Schwartz

Rémi Schwartz est professeur de mathématiques à IMT Nord Europe où il enseigne l'analyse, l'algèbre, les probabilités et la statistique

Organizations

IMT

Soutiens au projet

Partenaires

Ce MOOC est réalisé avec le soutien de : l’Institut Mines-Télécom, l’Université Numérique ThématiqueUNISCIEL

Équipe projet

IMT Nord Europe, Pôle Ingénierie et Ressources Pédagogiques : Jean-Loup Cordonnier, Carole Portillo, Mathieu Vermeulen, Gaëlle Guigon, Frédéric Sion, Isabelle Morelle.

Ce cours vous est proposé par une équipe d'enseignants provenant d'un ensemble d'établissements.

License

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