2017-2018 / INFO2048-1

Business Analytics

Durée

30h Th

Nombre de crédits

 Master en ingénieur de gestion, à finalité5 crédits 

Enseignant

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.  Il comprend deux parties: une analyse visuelle et une partie data mining.
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).
Le projet data mining peut être rempacé par une certification officielle externe organisée par SASavec notre aide (voir version en anglais pour les détails).

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

Première session
Deux parties:

  • Projet Tableau: 35%
  • Projet SAS  ou certification SAS: 45%
  • Examen écrit: Théorie+ une question sur le projet - 30%
Seconde session:
Deux parties:
  • Théorie- 20%
  • Pratique sur ordinateur - Tableau: 35%
  • Pratique sur ordinateur  - SAS ou SAS certification: 45%
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). .  
  • Si un étudiant n'a pas réalisé tous les travaux pour la 1ère session, des questions sur le projet seront prévues en seconde session.
 

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