Programme des cours 2016-2017
INFO2048-1  
Business Analytics
Durée :
30h Th
Nombre de crédits :
Master en ingénieur de gestion, à finalité5
Nom du professeur :
Michael Schyns
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue anglaise
Organisation et évaluation :
Enseignement au deuxième quadrimestre
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Ce cours est donné en anglais. Veuillez consulter la description en anglais.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Voir description en anglais
Savoirs et compétences prérequis :
Etre à l'aise avec un ordinateur
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Le cours se donne en salle informatique.  Des concepts de théorie de base sont présentés et puis immédiatement illustrés par de petits exemples.   Les étudiants réalisent ensuite des exercices sur ordinateur pendant les cours.
Les étudiants apprennent les concepts théoriques mais apprendront aussi à utiliser des outils professionnels tels que Excel pour des rapports et analyses de base, Tableau pour des rapports avancés et des logiciels tels que SAS Enterprise Miner pour les modules de datamining.
Les étudiants devront réaliser en groupe un projet sur un cas réel et complexe.
Une approche par classe inversée sera utilisée pour certains chapitres.  Les étudiants doivent préparer à l'avance la leçon à l'aide d'un tutoriel en ligne de sorte à ce que la leçon en classe puisse se concenter sur les difficultés rencontrées.
Les projet et les préparations sont obligatoires.  Un étudiant ne sera pas autorisé à présenter l'examen (cote d'échec) tant qu'il n'aura pas réalisé tous les travaux assignés (y compris la préparation des classes inversées).
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
Présentiel
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Requis 
PDF syllabus surLol@ SAS e-course: "Applied Analytics Using SAS Enterprise Miner"
Recommendé:
Introduction to Data Mining, Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Pearson Inertnational.
Modalités d'évaluation et critères :
1ère session:
Trois éléments dans la cote:


  • Projet - 1/3
  • Théorie - 1/3
  • Pratique sur ordinateur - 1/3
2ème session:
Deux éléments sont pris en compte dans la cote:


  • Théorie - 1/3
  • Pratique sur ordinateur - 2/3
Remarques:
Les projet et les préparations sont obligatoires.  Un étudiant ne sera pas autorisé à présenter l'examen (cote d'échec) tant qu'il n'aura pas réalisé tous les travaux assignés (y compris la préparation des classes inversées). Une question de l'examen de seconde session pourrait porter sur une modification du projet.
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Ce cours est donné en anglais. Voir le commentaire en anglais.
Contacts :
M. Schyns, HEC-ULg, N1 M.Schyns@ulg.ac.be
S. Aerts, HEC-ULg, N1 Stephanie.Aerts@ulg.ac.be