module #1 Introduction aux méthodes quantitatives Aperçu des méthodes quantitatives, importance dans la prise de décision commerciale et objectifs du cours
module #2 Statistiques descriptives Mesures de tendance centrale, de variabilité et de visualisation des données
module #3 Théorie des probabilités» Concepts de base de probabilité, probabilité conditionnelle et théorème de Bayes
module #4 Variables et distributions aléatoires Variables aléatoires discrètes et continues, distributions de probabilité et valeur attendue
module #5 Échantillonnage et distributions d'échantillonnage Types de méthodes d'échantillonnage, distributions d'échantillonnage et théorème central limite
module #6 Intervalles de confiance Construction et interprétation d'intervalles de confiance pour les moyennes et les proportions de la population
module #7 Test d'hypothèse Concepts de base du test d'hypothèse, test statistiques et valeurs p
module #8 Test d'hypothèse à un échantillon Test d'hypothèses sur les moyennes et les proportions de la population à l'aide de tests sur un échantillon
module #9 Test d'hypothèse à deux échantillons Test d'hypothèses sur la différence entre deux moyennes et proportions de population
module #10 ANOVA et analyse de régression Introduction à l'ANOVA et à l'analyse de régression, y compris la régression simple et multiple
module #11 Construction et validation de modèles Construction de modèles, validation et diagnostics en régression Analysis
module #12 Analyse des séries chronologiques Introduction à l'analyse des séries chronologiques, y compris l'analyse des tendances et la saisonnalité
module #13 Méthodes de prévision Présentation des méthodes de prévision, y compris les moyennes mobiles, le lissage exponentiel et les modèles ARIMA
module #14 Programmation linéaire Introduction à la programmation linéaire, y compris la méthode graphique et la méthode simplexe
module #15 Programmation entière Introduction à la programmation entière, y compris la programmation en nombres entiers binaires et la méthode de branchement et de liaison
module #16 Programmation dynamique Introduction à la programmation dynamique, y compris les applications en recherche opérationnelle
module #17 Analyse de décision Introduction à l'analyse de décision, y compris les arbres de décision et l'analyse de sensibilité
module #18 Modélisation de simulation Introduction à la modélisation de simulation, y compris simulation à événements discrets et simulation Monte Carlo
module #19 Techniques d'optimisation Présentation des techniques d'optimisation, y compris la descente de gradient et les algorithmes génétiques
module #20 Exploration de données et business intelligence Introduction à l'exploration de données et à la business intelligence, y compris l'entreposage de données et OLAP
module #21 Modélisation prédictive Introduction à la modélisation prédictive, y compris la régression logistique et les arbres de décision
module #22 Analyse de texte Introduction à l'analyse de texte, y compris l'analyse des sentiments et la modélisation de sujets
module #23 Méthodes quantitatives en finance Applications des méthodes quantitatives en finance, y compris l'analyse des risques et l'optimisation du portefeuille
module #24 Méthodes quantitatives en marketing Applications des méthodes quantitatives en marketing, y compris la modélisation du mix marketing et la segmentation de la clientèle
module #25 Bilan et conclusion du cours Planifier les prochaines étapes de la carrière en méthodes quantitatives pour les entreprises
