Diplôme de Formation Continue Universitaire http://mads.unige.ch Session 2008-2009 Méthodologie, Analyse de Données et Statistique
Méthodologie, Analyse de Données et Statistique diplôme de formation continue universitaire contrôle de gestion diplôme de formation continue universitaire e-business & e-communication diplôme de formation continue universitaire entrepreneurship & business development diplôme de formation continue universitaire gestion dans les organismes sans but lucratif diplôme de formation continue universitaire gestion de l'environnement et entreprise diplôme de formation continue universitaire gestion d'entreprise - licence en sciences de gestion diplôme de formation continue universitaire gestion des ressources humaines diplôme de formation continue universitaire management de projets diplôme de formation continue universitaire management et administration des affaires diplôme de formation continue universitaire management des institutions de santé diplôme de formation continue universitaire management des institutions sociales diplôme de formation continue universitaire management international des affaires diplôme de formation continue universitaire management stratégique du processus achats, logistique et approvisionnements diplôme de formation continue universitaire sécurité des systèmes d information diplôme de formation continue universitaire stratégie marketing diplôme de formation continue universitaire stratégie marketing, communication & e-business diplôme de formation continue universitaire international organizations mba mba master of business administration
Diplôme de Formation Continue Universitaire Méthodologie, Analyse de Données et Statistique Année 2008-2009 Page 2 Pages 3 à 5 Page 6 Page 7 Page 8 Objectifs Public concerné Directeurs du Diplôme Coordinateur du Diplôme Comité scientifique Organisation du Diplôme Modules 1 à 10 Titre Délivré MBA Mention: «Méthodologie, Analyse de Données et Statistique» Informations Informations pratiques: Horaires Lieu Conditions d Admission Inscription & Informations Frais de Participation Annulation Bulletin d inscription 1 page 1
page 2 Objectifs Les méthodes statistiques et d analyse de données jouent aujourd hui un rôle central dans tout projet de gestion, publique ou d entreprise, et forment la base objective pour la prévision, la gestion du risque et une prise de décision rationnelle et fiable. L objectif de ce programme est de donner aux participants les bases nécessaires à la compréhension et à la maîtrise conceptuelle et pratique de telles méthodes en présentant dans chaque module une facette de leur mise en oeuvre et en montrant les avantages liés à leur utilisation. Dans un monde en évolution rapide, l analyse de données, qualitatives ou quantitatives, est un processus indispensable pour toute prise de décision. Argumenter, prévoir, évaluer, justifier, estimer, sont autant de tâches pour lesquelles ce diplôme apportera les connaissances et compétences nécessaires. Public concerné Toute personne qui dans le cadre professionnel est amenée à participer à des projets de gestion, publique ou d entreprise, d études préalables (marketing, finance,...), d estimation ou d évaluation. Directeurs du Diplôme Bernard Morard, Professeur HEC, Université de Genève Elvezio Ronchetti, Professeur, Université de Genève Maria-Pia Victoria-Feser, Professeure HEC, Université de Genève Coordinateur du Diplôme Alain DORAT, Ingénieur de Recherche CNRS Comité Scientifique Alain Dorat, Ingénieur de Recherche, CNR Dr Philippe Eichenberger, Chef du service de méthodes statistiques, Office fédéral de la statistique OFS, Neuchâtel Dr Stephane Heritier, Head of Statistical Methodology, The George Institute, University of Sydney, Australia Cédric Perret-Gentil, Head of quantitative Services, Union Bancaire Privée, Genève Prof. Elvezio Ronchetti, Département d Econométrie, Université de Genève Andreas Rytz, Head of Applied Mathematics, Nestlé Research Center, Lausanne Prof. Maria-Pia Victoria-Feser, HEC, Université de Genève Organisation du Diplôme Ce diplôme comporte 10 modules pouvant être regroupés en 3 familles : 3 modules méthodologiques (modules 1, 6 et 9) 4 modules statistiques (modules 2, 3, 5 et 7) 3 modules d approfondissement (modules 4, 8 et 10)
Modules Module 1 3, 4, 10, 11 octobre 2008 Approche méthodologique générale Relation entre les demandeurs, utilisateurs et élaborateurs d'études Elaboration d'un plan d'étude Méthodologie de la recherche Raisonnement statistique comme outil de management ("statistical thinking for managers") Module 2 7, 8, 21, 22 novembre 2008 De l information à la stratégie Analyse combinatoire et distributions de probabilités Outils descriptifs graphiques et mesures simples De l'échantillon à la population: principes de l'inférence statistique Théorie de l'estimation et formalisation et mise en pratique de la théorie des tests Module 3 5, 6, 12, 13 décembre 2008 Modélisation des relations causales Co-relation entre différents types de facteurs Régression linéaire: construction et interprétation des modèles Estimation et inférence classique et robuste Validation de modèle et sélection de facteurs page 3
Module 4 9, 10, 23, 24 janvier 2009 Approches économiques (tableaux de bord, ABC,) Déterminer les éléments d un tableau de bord : le suivi et le contrôle des réalisations par rapport à l'objectif la prévention des dérapages l'actualisation des objectifs Réunir les différents indicateurs traités - Construire votre tableau de bord - Intégrer des outils prévisionnels. Module 5 20, 21, 27, 28 février 2009 Modélisation temporelle et principes de prévision Outils graphiques d'analyses temporelles Du signal au bruit: tendances, sauts structurels, effets saisonniers, bruit aléatoire Modèles de séries temporelles: estimation et inférence Techniques de prévision Module 6 13, 14, 20, 21, mars 2009 Méthodologie d enquêtes Méthodes d'échantillonnage Elaboration de questionnaires Techniques d'entretien Etudes qualitatives versus quantitatives Module 7 3, 4, 24, 25 avril 2009 Analyses multifactorielles 4 page 4 Types de facteurs, mesures de relations Techniques de concentration de l'information: Analyse en composantes principales et factorielle Analyse discriminante Positionnement multidimensionnel
Module 8 8, 9, 15, 16 mai 2009 Spécificités sectorielles Ce module est consacré aux spécificités des besoins de 3 domaines : la santé (approches médico-économiques, épidémiologie, plans d études observationnelles et expérimentales, ) le marketing (études de marché, études d impact de politique marketing, panels ) la finance et l assurance (économétrie, risk management, ) Module 9 Rôles et applications du data mining Définition du data mining et relation avec la statistique Le processus de data mining et ses étapes Les méthodes non-supervisées et supervisées Pratique des techniques de data mining 5, 6, 12, 13 juin 2009 Des données aux connaissances : méthodologie en data mining Module 10 26, 27 juin et 3, 4 juillet 2009 Evaluation et prospective L évaluation doit permettre une compréhension d'ensemble du projet ou programme étudié, l'appréciation globale de ses effets, du degré d'atteinte de ses objectifs et de l'efficacité de l'usage des ressources qui lui ont été affectées. Il s'agit d'une démarche pluridisciplinaire qui va bien au-delà des actions de contrôle. Outre une présentation des méthodes formalisées de prospective, ce module présentera les différents outils disponibles (diagnostic prospectif, analyse structurelle, analyse de jeu des acteurs, scénarios, etc.), leurs intérêts et limites, ainsi que leurs articulations. 5 page 5
Titre Délivré Les modalités d évaluation des connaissances sont définies dans le règlement d étude du Diplôme remis aux participants en début de programme. L obtention du diplôme est conditionnée à la fréquentation assidue de tous les modules et à l exécution de tous les travaux requis à la satisfaction des enseignants. Une moyenne générale de 4.0 est exigée pour l obtention du Diplôme. Une seule note entre 3.0 et 4.0 est acceptée. Une note inférieure à 3.0 ne donne pas droit aux crédits et nécessite la répétition du module l année suivante. Titre officiel de l Université de Genève, le Diplôme de formation continue en Méthodologie, Analyse de Données et Statistique est délivré aux participants ayant satisfait aux conditions d évaluation des connaissances des 10 modules du Diplôme. Les participants inscrits à un ou plusieurs modules isolés recevront une attestation de réussite ou de présence. M B A Mention «Méthodologie, Analyse de Données et Statistique» Les cours du Diplôme de Formation Continue en Méthodologie, Analyse de Données et Statistique constituent une partie substantielle du programme permettant l'obtention d'un Master of Business Administration, mention Méthodologie, Analyse de Données et Statistique. Les conditions d admission au MBA sont les suivantes : Être titulaire d'une licence universitaire reconnue. Justifier d'une expérience professionnelle pertinente d'une durée minimum de trois ans. Une excellente maîtrise parlée et écrite du français comme de l'anglais. Connaître l'informatique de base : tableurs et traitement de texte. Pour toute information, prière de s adresser directement au : Programme MBA-HEC - Université de Genève UNI MAIL 40, boulevard du Pont-d'Arve CH-1211 Genève 4 Tél: +41 22 379 88 09 Fax: +41 22 379 81 04 E-mail : mba@hec.unige.ch http://mba.unige.ch/ 4 page 6
Informations Pratiques Horaires: le VENDREDI APRÈS-MIDI (14h15-21h) et le SAMEDI (8h15-13h) Lieu: Uni-Pignon 40, bd du Pont-d Arve 12011 Genève Conditions d admission: L'admission des candidats se fait sur dossier, à partir du formulaire d'inscription, ci-joint, auquel doit être annexé un CV, 1 photo et une lettre de motivation. Une adresse e-mail est également demandée. Un diplôme universitaire est souhaitable mais non obligatoire. Les dossiers seront sélectionnés autant sur la base des diplômes que sur l'expérience professionnelle. Des expériences pertinentes sur les thèmes abordés assureraient une meilleure intégration des notions exposées. Les candidats devront maîtriser le français et être capables de lire des articles en anglais. Inscriptions et Informations: Les demandes d'inscription doivent nous parvenir avant le 30 juin 2008 ou un mois avant le début de chaque module à : Diplôme Methodologie, Analyse de Données et Statistiques Université de Genève, HEC, Formation Continue / Executive Programmes Faculté des Sciences Économiques et Sociales Chemin de la Voie Creuse 16 CH-1202 Genève Tél: + 41 22 379 81 05 Contact: mads@hec.unige.ch Frais de participation: CHF 10'000.- pour le Diplôme, soit 10 modules. Des modules isolés peuvent être suivis sur demande. Le prix est de CHF 1'800.- par module. Pour les citoyens genevois, un chèque de formation de CHF 750.-, renouvelable trois ans de suite peut être obtenu sous certaines conditions auprès de : Office pour l'orientation, la formation professionnelle et continue (OFPC) du Canton de Genève + 41 22 388 44 00 http://www.geneve.ch/ofpc/ Service des Allocations d Études et d Apprentissage (SAEA) + 41 22 909 68 20 http://www.geneve.ch/bourses/ Annulation: Tout abandon notifié au moins 30 jours avant le début des cours donne lieu au remboursement de 90% des frais de participation. Tout abandon ultérieur, ou en cours de formation, donne lieu au remboursement de 50% des frais de participation proportionnellement aux modules qui ne seront pas suivis intégralement. 5 page 7
Diplôme en Méthodologie, Analyse de Données et Statistique Bulletin d'inscription et dossier complet à envoyer au plus tard le 30 juin 2008 pour le diplôme complet, ou 1 mois avant le début de chaque module (les demandes arrivées après ce délai seront prises en compte en fonction de la place disponible. Un accusé de réception vous parviendra dès réception de votre dossier de candidature). Envoyer à: Diplôme Management de Projets Université de Genève, HEC, Formation Continue / Executive Programmes, Faculté des SES, Chemin de la Voie Creuse 16, CH-1202 Genève. Bulletin d inscription Lettre de motivation Lettre de recommandation Curriculum Vitae 2 photos passeport (s.v.p. remplir en lettres majuscules) Nom: Prénom: ( Mme M.) Nationalité: Date de Naissance: / / Entreprise (en toutes lettres): Profession: Adresse professionnelle Rue: NPA: Ville: Tél: Fax: email: Adresse privée Rue: NPA: Ville: Tél: Fax: email: Adresse pour le courrier: Prof. Privée Adresse pour la facturation: Prof. Privée Je souhaite participer au Diplôme de formation continue en Méthodologie, Analyse de Données et Statistique (10 modules obligatoires) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 - et je m engage à verser CHF 10'000.- dès réception de la confirmation d inscription. Je m inscris au(x) modules(s) suivant(s): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (cocher les modules), et je m engage à verser CHF 1'800.- par module, dès réception de la confirmation d inscription. Scolarité (niveau de fin d'études): CFC Maturité, Bac HES Ecole commerce Université, EPF Autres formations: Titre obtenu (le plus élevé): Expérience formation continue: plusieurs fois/an une fois/an rarement (moins d'une fois/an) jamais Activité professionnelle: Act. indépendante Entreprise privée Entreprise publique Sans activité Taille de l'entreprise: <50 pers. <100 pers. <500 pers. <1000 pers. >1000 pers. Position hiérarchique: Direction Cadre supérieur Cadre moyen Employé Fonction: Taux d'occupation: Avez-vous déposé une demande de chèque formation auprès de l'ofpc? Oui Non Comment avez-vous eu connaissance de notre programme? Programme de formation continue de l'université de Genève Internet www.unige.ch/formcont Site Web du programme Dépliant envoyé à mon entreprise Dépliant envoyé à mon domicile Recommandations personnelles Annonce dans un journal: Lequel? Autres: Date : Signature : Tout abandon, notifié au moins 30 jours avant le début du programme, donne lieu au remboursement de 90% des frais de participation. Tout abandon ultérieur, ou en cours de formation, donne lieu au remboursement de 50% des frais de participation proportionnellement aux modules qui ne seront pas suivis intégralement. Les demandes de report ou d'annulation doivent être formulées par écrit.
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2008 Graphic Design bluebox Marketing & Concepts www.blueboxgva.ch Université de Genève, HEC, Formation Continue / Executive Programmes FACULTÉ DES SCIENCES ÉCONOMIQUES ET SOCIALES Chemin de la Voie Creuse 16 CH-1202 Genève Suisse Tél: 022 379 81 05