Statistique pour l'ingénieur
- Duration: 7 weeks
- Effort: 35 hours
- Pace: ~5 hours/week
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 May 10, 2021 to June 28, 2021
- From May 4, 2020 to July 14, 2020
- From May 6, 2019 to July 6, 2019
- From May 14, 2018 to July 8, 2018
- From Feb. 23, 2016 to April 13, 2016
Course team
Frédéric Delacroix
Christelle Garnier
Michel Lecomte
Dominique Pastor
Françoise Seyte
François-Xavier Socheleau
Thierry Verdel
Rémi Schwartz
Rémi Peyre
Organizations
Soutiens au projet
Partenaires
Ce MOOC est réalisé avec le soutien de : l’Institut Mines-Télécom, l’Université Numérique ThématiqueUNISCIEL et la ComUE Lille Nord de France.
Équipe projet
IMT Lille Douai, Centre de Ressources Numériques et Documentaires : Jean-Loup Cordonnier; Service d'Ingénierie Pédagogique et de Formation : Carole Portillo, Mathieu Vermeulen, Gaëlle Guigon, Frédéric Sion.
Ce cours vous est proposé par une équipe d'enseignants provenant d'un ensemble d'établissements.
License
License for the course content
Attribution-NonCommercial-ShareAlike
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt — remix, transform, and build upon the material
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
License for the content created by course participants
Attribution-NonCommercial-ShareAlike
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt — remix, transform, and build upon the material
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.