Vous apprendrez dans un environnement 100% en ligne avec un accès illimité au campus virtuel et à la bibliothèque. Inscrivez-vous dès maintenant et préparez-vous à la réussite professionnelle!” 

La mécanique des fluides informatiques est une discipline clé en ingénierie, car elle permet la simulation et l'analyse de problèmes complexes dans différents domaines, tels que l'aéronautique, l'automobile ou l'industrie énergétique. À l'heure actuelle, la demande de professionnels hautement qualifiés en techniques CFD pour la préconception et l'analyse est de plus en plus forte. Les ingénieurs doivent constamment mettre à jour leurs connaissances et leurs compétences en la matière afin de relever les défis que pose l'industrie actuelle.

Le Certificat en Multivariée Avancée est la réponse à ce besoin croissant. 
Le programme offre une formation spécialisée dans les techniques multivariées avancées, tant dans son aspect théorique que dans son application pratique à la mécanique des fluides informatiques. Cela permettra aux étudiants d'approfondir leurs connaissances et leur maîtrise de techniques telles que l'analyse de correspondance, l'analyse discriminatoire et l'analyse groupée, entre autres, ce qui leur permettra d'améliorer leur capacité à analyser et comprendre les données multivariées et à prendre des décisions plus éclairées.

Il s'agit d'un programme qui se développe en ligne à 100%, ce qui permet une plus grande flexibilité d'apprentissage et une adaptabilité aux besoins des étudiants. En outre, il utilise la méthodologie Relearning, qui optimise l'expérience d'apprentissage et garantit l'efficacité de l'acquisition des connaissances. Pour toutes ces raisons, cette qualification académique est une occasion unique d'acquérir des compétences hautement valorisées dans l'industrie et d'améliorer la capacité de résoudre des problèmes complexes dans la mécanique des fluides numérique.

Vous maîtriserez, grâce à ce diplôme, des techniques telles que l'analyse de correspondance, l'analyse discriminante et l'analyse cluster pour les appliquer dans différents domaines de l'ingénierie"

Ce Certificat en Multivariée Avancée 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

Vous maîtriserez des techniques telles que l'analyse de correspondance, l'analyse discriminante et l'analyse de cluster pour prendre des décisions éclairées dans différents domaines de l'ingénierie”

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'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.

Vous pourrez accéder au campus virtuel 24 heures sur 24 et profiter d'une expérience didactique adaptée à vos horaires et besoins"

 

Vous acquérez des compétences très appréciées dans l'industrie et améliorez vos capacités de résoudre des problèmes complexes dans la mécanique des fluides numérique"

Le programme d'études a été conçu en tenant compte des besoins actuels de l'ingénieur et fournit un enseignement complet et contemporain pour aider les élèves à améliorer leur capacité à analyser et comprendre les données multivariées, ce qui leur permettra de prendre de meilleures décisions professionnelles. Et pour faciliter l'intégration de nouvelles connaissances, le programme est développé en ligne à 100%, ce qui permet aux étudiants d'adapter leur apprentissage à leurs horaires et besoins, et utilise la méthodologie du Relearning pour optimiser l'expérience d'apprentissage et assurer l'efficacité de l'acquisition des connaissances.  

Optimisez votre expérience d'apprentissage avec la méthodologie Relearning et garantissez l'efficacité de l'acquisition de connaissances”

 

Module 1. Techniques Statistiques Multivariées I

1.1. Analyse factorielle

1.1.1. Introduction
1.1.2. Principes de l’analyse factorielle
1.1.3. Analyse factorielle
1.1.4. Méthodes de rotation des facteurs et interprétation de l’analyse factorielle

1.2. Modélisation de l’analyse factorielle

1.2.1. Exemples
1.2.2. Modélisation à l’aide de logiciel statistique

1.3. Analyse en composantes principales

1.3.1. Introduction
1.3.2. Analyse en composantes principales
1.3.3. Systématique de l’analyse en composantes principales

1.4. Modélisation de l’analyse en composantes principales

1.4.1. Exemples
1.4.2. Modélisation à l’aide de logiciel statistique

1.5. Analyse des correspondances

1.5.1. Introduction
1.5.2. Test d’indépendance
1.5.3. Profils des lignes et profils des colonnes
1.5.4. Analyse d’inertie d’un nuage de points
1.5.5. Analyse des correspondances multiples

1.6. Modélisation de l’analyse des correspondances

1.6.1. Exemples
1.6.2. Modélisation à l’aide de logiciel statistique

1.7. Analyse discriminante

1.7.1. Introduction
1.7.2. Règles de décision pour deux groupes
1.7.3. Classification multi-stocks
1.7.4. Analyse canonique discriminante de Fisher
1.7.5. Choix des variables : procédure Forwrad et Backward
1.7.6. Systématique de l’analyse discriminante

1.8. Modélisation de l’analyse discriminante

1.8.1. Exemples
1.8.2. Modélisation à l’aide de logiciel statistique

1.9. Analyse en grappes

1.9.1. Introduction
1.9.2. Mesures de distance et de similarité
1.9.3. Algorithmes de classement hiérarchique
1.9.4. Algorithmes de classement non hiérarchique
1.9.5. Procédures pour déterminer le nombre approprié de groupes
1.9.6. Caractérisation des groupes
1.9.7. Systématique de l’analyse en grappes
1.9.8. Modélisation de l’analyse en grappes
1.9.9 Exemples
1.9.10 Modélisation à l’aide de logiciel statistique

Module 2. Techniques Statistiques Multivariées II

2.1. Introduction
2.2. Échelle nominale

2.2.1. Mesures d’association pour les tableaux 2x2

2.2.1.1. Coefficient Phi
2.2.1.2. Risque relatif
2.2.1.3. Ratio de produits croisés (Odds Ratio)

2.2.2. Mesures d’association pour les tableaux 2x2

2.2.2.1. Ratio de contingence
2.2.2.2. V de Cramer
2.2.2.3. Lambdas
2.2.2.4. Tau de Goodman et de Kruskal
2.2.2.5. Coefficient d’incertitude

2.2.3. Coefficient Kappa

2.3. Échelle ordinale

2.3.1. Coefficients Gamma
2.3.2. Tau-b et Tau-c de Kendall
2.3.3. D de Sommers

2.4. Échelle d’intervalles ou de rapports

2.4.1. Coefficient Eta
2.4.2. Coefficients de corrélation de Pearson et de Spearman

2.5. Analyse stratifiée dans les tableaux 2x2

2.5.1. Analyse stratifiée
2.5.2. Analyse stratifiée dans les tableaux 2x2

2.6. Formulation de problèmes dans les modèles log-linéaires

2.6.1. Le modèle saturé pour deux variables
2.6.2. Le modèle saturé général
2.6.3. Autres types de modèles

2.7. Le modèle saturé

2.7.1. Calcul des effets
2.7.2. Qualité de l’ajustement
2.7.3. Essai des effets k
2.7.4. Test d’association partielle

2.8. Le modèle hiérarchique

2.8.1. La méthode Backward

2.9. Modèles de réponse Probit

2.9.1. Formulation du problème
2.9.2. Estimation des paramètres
2.9.3. Test d’adéquation du khi carré
2.9.4. Test de parallélisme pour les groupes
2.9.5. Estimation de la dose nécessaire pour obtenir un proportion de  réponse

2.10. Régression logistique binaire

2.10.1. Formulation du problème
2.10.2. Variables qualitatives dans la régression logistique
2.10.3. Sélection des variables
2.10.4. Estimation des paramètres
2.10.5. Qualité de l’ajustement
2.10.6. Classification des individus
2.10.7. Prédiction

Développez des compétences en analyse de données et statistiques qui vous permettront de vous démarquer dans votre carrière professionnelle"