Acquis d'apprentissage

A l’issue de cette activité d’apprentissage, l’étudiant devra être capable de:

Compétences techniques:

  • Nettoyer et préparer des bases de données en vue de les analyser
  • Maîtriser l'utilisation de bibliothèques Python comme pandas pour l'importation, le nettoyage, la transformation et l'agrégation de données.
  • Créer des visualisations claires et efficaces en utilisant Python pour communiquer des résultats analytiques.
  • Utiliser des techniques statistiques pour décrire des jeux de données et découvrir des tendances et des modèles sous-jacents.
  • Construire des modèles prédictifs simples et comprendre leurs implications.

Compétences éthiques et managériales:

  • Identifier et expliquer les questions éthiques liées à la collecte, à l'analyse et à l'utilisation des données, ainsi que proposer des solutions pour protéger les droits des individus
  • Démontrer comment l'analyse de données peut contribuer au développement durable et réfléchir à l'influence des données sur la société
  • Vulgariser les résultats d'une analyse de données pour un public non spécialiste, en s’assurant que les informations présentées sont compréhensibles et facilitent une prise de décision éclairée.
  • Utiliser les techniques d'analyse de données pour créer de la valeur à travers l'usage des données.

Objectifs

Le cours Data Analytics poursuit un double objectif.

D'une part, celui de former les étudiants aux compétences techniques nécessaires pour réaliser un projet d'analyse de données en python. Les objectifs reliés à ces compétences techniques sont d'amener les étudiants à:

  • Comprendre comment les techniques de manipulation de données peuvent aider à résoudre de problèmes
  • Réaliser que des visualisations bien conçues peuvent rendre des données complexes accessibles et compréhensibles pour un large public
  • Prendre conscience que l'analyse de données peut révéler des informations essentielles qui peuvent guider des politiques publiques
  • Appréhender l'importance de la modélisation prédictive pour anticiper des tendances futures et prendre des décisions proactives dans divers domaines, comme la santé ou l'économie

D'autre part, celui de sensibiliser les étudiants à l'impact des données sur la société et les inspirer à utiliser leurs compétences de manière éthique et positive. Les objectifs du cours reliés à ces compétences éthiques et managériales sont d'amener les étudiants à:

  • Comprendre que l'utilisation éthique des données est cruciale pour maintenir la confiance du public et protéger les droits des individus​
  • Prendre conscience que les compétences en analyse de données peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes sociétaux critiques et améliorer la qualité de vie
  • Se rendre compte qu'ils sont capables d'utiliser leurs compétences pour des causes bénéfiques, comme le développement durable ou la justice sociale
  • Souligner l'importance de rendre les analyses de données compréhensibles pour permettre une prise de décision éclairée et démocratiser l'accès à l'information
  • Promouvoir une culture d'innovation et de résolution de problèmes qui valorise l'impact positif des données sur la société et l'économie

Contenu

Partie 1. Introduction à l'analyse des données.
 
Partie 2. Analyse descriptive et exploratoire des données.
 
Partie 3. Introduction à l'analyse prédictive.

Méthodes d'enseignement

Le cours est composé de séances ex-cathedra, d'exercices pratiques et réflexifs ainsi que d'un travail de groupe.

Méthode d'évaluation

Évaluation de la première session :
 
Un projet d'analyse de données réalisé en groupe (50%). L'évaluation du projet porte sur les réflexions éthiques liées à l'analyse des données ainsi que sur l'identification et la communication de recommandations managériales issues de cette analyse. La méthodologie appliquée et les algorithmes choisis font également partie de l'évaluation du projet.
 
Un examen écrit (50%) testant les compétences développées en classe, en séances pratiques et pendant le projet.
 
Évaluation de la deuxième session :
 
La note du projet de groupe reste la même mais compte pour 25%.
 
L'étudiant passe un autre examen écrit testant les compétences développées en classe, en séances pratiques et pendant le projet. Cet examen de deuxième session compte pour 75%.

Langue d'instruction

Formation Programme d’études Bloc Crédits Obligatoire
Bachelier en ingénieur de gestion Standard 0 4
Bachelier en ingénieur de gestion Standard 3 4