Le meilleur programme du paysage académique actuel pour approfondir les matrices de contiguïté et d'incidence de manière 100% en ligne” 

L'application des statistiques dans l'industrie est essentielle pour que les ingénieurs puissent prendre des décisions basées sur des données et non sur des suppositions ou des intuitions. En ce qui concerne la production, la prise de décisions éclairées est essentielle pour garantir l'efficacité et la qualité du produit final. Les statistiques permettent aux ingénieurs de collecter des données précises et de les analyser afin d’identifier les tendances et les modèles, ce qui facilite la prise de décisions éclairées fondées sur la réalité de la production. 

C'est précisément pour cette raison que les entreprises demandent de plus en plus de professionnels capables d'établir les différences et les avantages entre les méthodes PERT et CPM. C'est pourquoi ce diplôme est né, conçu pour fournir aux ingénieurs les compétences et les connaissances nécessaires pour appliquer des techniques statistiques dans l'industrie et améliorer la qualité de la production. Tout au long du programme d'études, le professionnel approfondira des sujets tels que les statistiques descriptives, l'inférence, la conception et l'analyse d'expériences, et le contrôle de la qualité. 

En outre, le programme est proposé en mode 100 % en ligne et utilise la méthodologie du Relearning, ce qui permet aux étudiants d'ajuster leur apprentissage à leur rythme et à leurs horaires de travail. À la fin du programme, les diplômés pourront appliquer ces connaissances à leur travail et contribuer à la croissance de l'entreprise, ce qui leur permettra d'accroître la compétitivité de leur entreprise sur le marché et d'opter pour des améliorations salariales et professionnelles. 

Vous acquérez des connaissances approfondies sur la distribution de flux à coût minimum grâce à cette qualification académique exclusive”

Ce Certificat en Application des Statistiques dans l'Industrie contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:  

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Statistiques Appliquées 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Le Campus Virtuel est entièrement compatible avec n'importe quel appareil disposant d'une connexion internet, ce qui vous permet d'étudier ce Certificat d'où et quand vous voulez, sans limites ni horaires”

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cursus académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Répartissez la charge de cours en fonction de vos besoins personnels et combinez le diplôme universitaire avec le travail professionnel"

Vidéos de motivation, études de cas, contenus graphiques et schématiques, forums de discussion... Tout ce dont vous avez besoin pour faire un bond en avant dans votre carrière professionnelle N'attendez pas plus longtemps"

L'équipe chargée de concevoir le programme d'études de ce programme est composée d'experts dans le domaine de l'Ingénierie, en particulier dans le domaine des Statistiques Appliquées. Grâce à son expérience, TECH a développé un programme rigoureux et intensif qui comprend toutes les connaissances nécessaires pour acquérir des compétences dans cette discipline en seulement 12 semaines. En plus du programme complet, des heures de matériel supplémentaire ont été incluses pour permettre aux étudiants de personnaliser leur apprentissage en fonction de leur niveau d'exigence. Tout cela est présenté dans un format en ligne facile à utiliser et compatible avec n'importe quel appareil connecté à Internet. 

Vous pénétrerez dans Grafos à partir de différents supports audiovisuels pour intégrer les connaissances de manière naturelle et sans avoir besoin de mémoriser"

Module 1. Applications statistiques à l'industrie

1.1. Théorie des files d'attente

1.1.1. Introduction
1.1.2. Systèmes de files d'attente
1.1.3. Mesures d'efficacité
1.1.4. La procédure de Poisson
1.1.5. La distribution exponentielle
1.1.6. Le processus de naissance et de mort
1.1.7. Modèles de file d'attente avec un serveur
1.1.8. Modèles à plusieurs serveurs
1.1.9. Modèles de files d'attente à capacité limitée
1.1.10. Modèles à source finie
1.1.11. Modèles généraux

1.2. Introduction à Grafos

1.2.1. Concepts de base
1.2.2. Graphiques orientés et non orientés
1.2.3. Représentations matricielles: matrices d'adjacence et d'incidence

1.3. Applications de Grafos

1.3.1. Arbres: propriétés
1.3.2. Arbres enracinés
1.3.3. Algorithme de recherche profonde
1.3.4. Application à la détermination des blocs
1.3.5. Algorithmes de recherche dans les largeur
1.3.6. Arbre couvrant de poids minimal

1.4. Chemins et distances

1.4.1. Distance dans les graphes
1.4.2. Algorithme du chemin critique

1.5. Débit de pointe

1.5.1. Réseaux de transport
1.5.2. Distribution des flux à moindre coût

1.6. Technique d'évaluation et d'examen des programmes (PERT)

1.6.1. Définition
1.6.2. Méthode
1.6.3. Applications

1.7. Méthode du chemin critique (CPM)

1.7.1. Définition
1.7.2. Méthode
1.7.3. Applications

1.8. Gestion de projets

1.8.1. Différences et avantages entre les méthodes PERT et CPM
1.8.2. Procédure d'élaboration d'un modèle de réseau
1.8.3. Applications avec des durées d'activité aléatoires

1.9. Inventaires déterministes

1.9.1. Coûts associés aux flux
1.9.2. Coûts associés aux stocks ou à l'entreposage
1.9.3. Coûts associés aux processus Planification des réapprovisionnements
1.9.4. Modèles de gestion des stocks

1.10. Inventaires probabilistes

1.10.1. Niveau de service et stock de sécurité
1.10.2. Taille optimale des commandes
1.10.3. Période unique
1.10.4. Plusieurs périodes
1.10.5. Contrôle continu
1.10.6. Révision périodique

Module 2. Techniques Avancées de Prévision

2.1. Modèle Généraux de régression linéaire

2.1.1. Définition
2.1.2. Propriétés
2.1.3. Exemples

2.2. Régression par moindres carrés partiels

2.2.1. Définition
2.2.2. Propriétés
2.2.3. Exemples

2.3. Régression en composantes principales

2.3.1. Définition
2.3.2. Propriétés
2.3.3. Exemples

2.4. Régression RRR

2.4.1. Définition
2.4.2. Propriétés
2.4.3. Exemples

2.5. Régression Ridge

2.5.1. Définition
2.5.2. Propriétés
2.5.3. Exemples

2.6. Régression Lasso

2.6.1. Définition
2.6.2. Propriétés
2.6.3. Exemples

2.7. Régression Elasticnet

2.7.1. Définition
2.7.2. Propriétés
2.7.3. Exemples

2.8. Modèles de pronostic non linéaire

2.8.1. Modèles de régression non linéaires
2.8.2. Moindres carrés non linéaires
2.8.3. Transformation en modèle linéaire

2.9. Estimation des paramètres dans un système non linéaire

2.9.1. Linéarisation
2.9.2. Autres méthodes d'estimation des paramètres
2.9.3. Valeurs initiales
2.9.4. Programmes informatiques

2.10. Inférence statistique dans la régression non linéaire

2.10.1. Inférence statistique dans la régression non linéaire
2.10.2. Validation de l'inférence approximative
2.10.3. Exemples

Un programme multidisciplinaire et dynamique, parfait pour mettre à jour vos connaissances en matière d'Application des Statistiques dans l'Industrie et le concilier avec vos tâches personnelles et professionnelles"