Méthodes quantitatives pour les entreprises
( 25 Modules )

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

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