scientific evolution sàrl catalogue

8/13/2019 Scientific Evolution Srl Catalogue

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Scientific Evolution SrlFormations en techniques quantitatives pour hauts potentielsinfo@scientific-evolution.comwww.scientific-evolution.com

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Contenuous tes un particulier ou une quipe d'employs souhaitant dcouvrir les techniques quantitatives

majeures utilises dans l'industrie et la recherche de sminaires avancs et personnalisables deniveau Licence, Master ou Doctorat? En tant que HPvous souhaitez comprendre en profondeurles outils d'analyse et de modlisation mathmatique? Parce que la science est la source principaled'innovation depuis plus de 300 ans, ce catalogue vous aidera peut-tre vous aider trouver dessolutions aux besoins spcifiques de votre entreprise et de conserver et dvelopper vos talents cls!

Scientific Evolution Srlsouhaite dans un avenir proche devenir le leader dans la formation continue deMthodes de Gestion Scientifiques avec une palette de sminaires oriente uniquement quant, adapteaux besoins rels des employs de haut niveau de l'industrie et de l'administration..

Introduction

Quand la Science s'associe la Gestion ................................................................................................... 2Profils Quant............................................................................................................................................. 5Informations ............................................................................................................................................. 8

Sminaires

IDTT01: Probabilits .............................................................................................................................. 9

IDTT02: Statistiques descriptives .......................................................................................................... 11

IDTT03: Statistiques infrentielles paramtriques (tests d'hypothses)............................................ 14

IDTT04: Statistiques non paramtriques............................................................................................. 17IDTT05: Analyse quantitative des sries temporelles et prvisions................................................... 19

IDTT06: Techniques quantitative pour les contrles qualit (statistiques industrielles)................. 22

IDTT07: Finance quantitative................................................................................................................ 25

IDTT08: Ingnierie dcisionnelle quantitative ..................................................................................... 28

IDTT09: Techniques quantitatives de fouille de donnes (data mining/machine learning)............ 30

IDTT10: Analyses quantitatives des modes de dfaillances................................................................ 32

IDTT11: Gestion quantitative (mthodes statistiques pour gestionnaires)....................................... 34

IDTT12: Techniques quantitatives d'optimisation.............................................................................. 36

IDTT13: Logistique quantitative ........................................................................................................... 38

IDTT14: Techniques quantitatives actuarielles................................................................................... 40

IDTT15: Ingnierie mathmatique ........................................................................................................ 42

Tarifs .......................................................................................................................................................... 44

Si vous pouvez mesurer ce dont vous tes entrain de parler, alors vous connaissez quelque chose dusujet; mais si vous ne pouvez l'exprimer sous forme de nombres, alors votre savoir est ngligeable etdonc insuffisant.Lord Kelvin

V


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Quand la Science s'associe la Gestion

lus vous allez loin dans le systme de gestion d'une entreprise, plus vous serez responsable del'impact et de la visibilit de vos dcisions. Et ces responsabilits et leur visibilit se produisentdans un contexte de complexit croissante. Les mthodes quantitatives sont une volution intgrant

toutes les activits pour comprendre et rsoudre/amliorer des situations complexes en utilisant des outilset processus scientifiques de pointe de niveau matrise/doctorat fonds sur des REX (retours surexprience) extrmement utiles et rigoureux.

Scientific Evolution Srl est 100% axe sur les Mthodes de Gestion Scientifiquesavec une palette desminaires oriente quant, adapte aux besoins rels des employs de haut niveau (donc spcialementddie aux hauts potentiels), et une approche radicale trs pointue pour la gestion des organisations grce une mthode prouve: l'analyse mathmatique et des mthodes scientifiques pour rsoudre les

problmes rels des organisations et analyser quantitativement les enjeux stratgiques!

La capacit de raisonner d'une manire organise et mathmatiquement correcte est essentielle pourrsoudre les problmes critiques de l'entreprise. Aider les employs amliorer leurs capacits deraisonnement et d'analyse critique est ainsi l'un de nos principaux objectifs.

Nous esprons que notre approche va transformer la faon dont votre organisation excute les processusgnrateurs de revenus dans une grande varit de problmes complexes relatifs aux affaires, auxgouvernements, aux soins de sant, l'ducation et bien d'autres travers l'approche scientifique pour toutemploy haut potentiel.

P

crer de la valeur traversl'Excellence Scientifique


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Il y ceux qui parlent et ceux qui prouvent!Mme si de nombreuses dcisions d'affaires simples peuvent tre faites de manire intuitive et tre bases

sur l'exprience, il ya de plus en plus de situations dans lesquelles les modles quantitatifs peuvent aider.Certains gestionnaires craignent toutefois que l'utilisation d'un processus d'analyse formelle rduira leurpouvoir de dcision. D'autres craignent que cela puisse mettre en vidence que certaines dcisionsintuitives antrieures taient errones. D'autres encore sont tout simplement mal l'aise d'avoir adapterleurs schmas de pense un processus de dcision formel. Ces gestionnaires se battent souvent contrel'utilisation de mthodes quantitatives et nombreux sont ceux qui n'apprcient pas non plus la lenteur du

processus formel de dcision et prfrent faire avancer les choses rapidement. Ainsi, ils prfrent destechniques qualitatives du type vite fait, mal fait qui peuvent donner des rsultats immdiats.Cependant, une fois que les gestionnaires auront vu le gain substantiel des approches scientifiques, ledcor est plant pour les convaincre que l'analyse quantitative est un outil bnfique.

Lorsque vous participez nos sminaires sur les techniques quantitatives, vous pourrez:

apprendre travers des tudes de cas rels avec des outils courants et du matriel de recherche concretapprendre transformer des nombres en une connaissance scientifiqueapprendre d'experts, tous chercheurs ou auteurs de rfrencechoisir de travailler sur un cas spcifique relatif votre organisationpartager vos connaissances avec d'autres hauts potentiels travers les dbatsaccder au site web (Forum, Wiki, Feuilles MS Excel, Codes/Scripts, Vidos, Documentation)

La mmorisation est importante, mais la comprhension l'est encore plus.

Thorie

Objectifs Hypothses Suppositions Limitations Preuves

Applications

Finance Gestion Logistique Qualit R&D Prvisionnel

Discussions

Processus Implmentation Cas d'affaires Critiques Lectures Priges Trucs & Astuces


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Au sommet de l'art

La mathmatique est le champ de recherche le plus fascinant et satisfaisant apprendre. Peu importe laquantit d'ouvrages que vous avez lus, et la faon dont vous tes informs, il n'y a rien de comparable comprendre en profondeur les mcanismes de la science applique et acqurir les connaissances degestion qui sont ncessaires pour russir dans l'avenir et matriser le prsent. Nous partageons notre

passion pour toutes les branches des mathmatiques et la diversit de la liste de nos sminaires de hautequalit en est un reflet.

Nous offrons une approche relle de l'apprentissage avec des outils professionnels puissants et desmthodologies alignes sur les problmatiques de votre organisation qui sont soumis des incertitudes.

Nos sminaires vous donneront au moins une base solide dans les disciplines fondamentales telles que lemarketing quantitatif, la finance quantitative, la gestion quantitative de projet, le contrle quantitatif de la

qualit, de la gestion quantitative et de l'ingnierie dcisionnelle. Cette approche vous permettra dersoudre diverses problmatiques difficiles d'un point de vue diffrent que l'approche qualitative et d'ensortir des solutions prcieuses et quantifiables pour votre organisation, indpendamment du secteur danslequel vous vous travaillez.

cette fin, nous mettons constamment jour nos sminaires en s'assurant qu'ils soient utiles et enapportant des approches et techniques innovantes aux participants. En investissant le temps ncessaire

pour travailler en troite collaboration avec nos principaux clients et comprendre leurs besoins, nousoffrons toujours des services complets et sur mesure.

Les participants doivent venir avec un esprit ouvert pour apprendre de leaders d'opinion et de pairs, pour

construire des modles d'affaires efficaces et durables. Nous discuterons aussi de la faon dont lamthodologie scientifique a permis d'accrotre les connaissances et le confort dans tous les domaines de lavie.

Lestechniques et outils quantitatifs fournissent la base scientifique pour la prise de dcisionsrigoureuses et ainsi faire des plans long terme et rsoudre certains des nombreux problmes actuels de lagestion d'une entreprise et d'une industrie avec plus d'efficacit et de confiance. Les techniques et outilsquantitatifs ne sont rien de plus qu'un outil de haute qualit pour les professionnels impliqus dans lesdomaines d'activit de haut niveau et n'est pas une garantie des rsultats spcifiques! Il ya de nombreuxavantages utiliser des modles mathmatiques:

1. Les modles peuvent reprsenter fidlement la ralit (s'ils sont correctement formuls)2. Les modles peuvent aider un dcideur formuler un problme

3. Les modles permettent de gagner du temps et de l'argent plutt que d'essayer pour de vrai

4. Un modle peut tre le seul moyen de rsoudre des problmes complexes en un temps acceptable

5. Un modle peut tre utilis pour communiquer les problmes et les solutions d'autres

Il faut tout expliquer aussi simplement que possible mais pas plussimplement.Albert Einstein


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Profils Quant

Les profils quantet les hauts potentiels attendent de leur employeur un accompagnement et uninvestissement plus soutenu quant leur dveloppement et leur formation continue. Effectivement, ils se

voient proposs plus d'opportunits de dveloppement - tels que des missions spciales et des sminairesainsi que du mentorat et du coaching de leaders d'opinions - que les autres employs afin qu'ils ne partentpas de l'organisation. Cet investissement supplmentaire de la part de leur employeur est pour eux uneforme officielle de reconnaissance de leurs comptences particulires et les motive alors faire face desdfis encore plus complexes.

Parce que les hauts potentiels sont les personnes qui reprsentent les toiles montantes de votreorganisation, ils doivent recevoir des propositions de sminaires trs haute valeur ajoute contrairementaux autres employs et tre alors mme de prendre plus de risques et de responsabilits. Notre offre deservices permet de maintenir vos hauts potentiels veills de trois faons afin que vous ayez aussi plus dechance de les retenir dans votre organisation:

Approfondir la comprhension des sujets de base et de haut niveau de techniques quantitatives(finance, prvisionnel, logistique, contrle de la qualit, optimisation, etc.).

Donner une base solide dans les principes des techniques quantitatives est une occasion unique pourl'auto-dveloppement et les mthodes de gestion de votre organisation.

Une approche d'apprentissage qui est trs informelle et interactive et qui suscite la rflexion et desdiscussions sur des cas rels.

Quand une organisation nous envoie un haut potentiel, celui-ci revient alors plus sr de ces dcisions etdevient alors un dirigeant plus comptent et plus confiant:

Pour grer le changement de faon rigoureuse et amener des rsultats de manire scientifique.

Par sa curiosit et sa comprhension du monde complexe qui l'entoure est ses possibilits.

Pour son aptitude transformer les ides en actions et mesurer leur efficacit scientifiquement

Mutation des comptencesLes quantcomme

dveloppeurs de talents


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Processus DMAIC de formationNous avons pour objectif d'tre transparents dans la manire d'valuer vos projets de formation continue

en mettant disposition des contenus trs dtaills de tous niveaux: orients business, avec des rythmesvariables et bass si possible sur l'analyse statistique de la marche de vos affaires.

Nous appliquons la dmarche DMAAC (Dfinir, Mesurer, Analyser, Amliorer, Contrler) de Six Sigmapour construire des formations sur mesure et vraiment adaptes vos besoins:

Dfinir un cahier des charges prcis et rechercher les points critiques pour la qualit (CTQ) Mesurer les connaissances avant la formation avec des tests de comptences ou des entretiens Analyser statistiquement (si possible) les besoins et le niveau des employs et ce par spcialisation Amliorer les comptences avec des formations appropries l'aide des tapes DMA. Contrler sur le court et long terme le retour sur investissement ainsi que la performance

Et bien videmment, nos sminaires peuvent tre suivis dans des salles de formations, dans le btiment devotre entreprise (si les salles sont adaptes) ou en utilisant les technologies de e-learning (webcast ouvidos).

Pour tre sr que nos services soient efficaces et durables, nous avons besoin de comprendre et d'avoirune ide claire sur les dtails de votre cur de mtier et les variables implicites de votre environnement!


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InformationsPour tous les sminaires:

Les sujets sont tous dtaills avec des preuves mathmatiques accessibles de niveau premier cycle oude troisime cycle universitaire avec des exemples si possible tirs du monde rel des affaires

Un test de connaissances de 4 heures avec un entretien est fortement recommand avant et aprs lesminaire (conformit avec ISO 10015:1999, EduQua: 2004, AFNOR X50-756)

Les dcisions d'admission sont bases sur une combinaison de facteurs comprenant les diplmesuniversitaires, la dclaration d'intention, les lettres de recommandation, les rsultats des tests et del'exprience professionnelle

Il peut y avoir un dlai de trois mois entre votre demande et la date du premier sminaire et ce desfins de qualit

Nous recommandons vivement 4 semaines de dlai entre chaque sance de sminaire (afin que lesparticipants puissent digrer, appliquer et examiner leurs nouvelles connaissances entre chaquesession: voirForgetting curvesur Wikipdia)

Nous recommandons galement de fractionner la dure de la formation en demi-journes de 4 heuresayant lieu si possible en dbut de semaine (viter les Vendredi!)

Toutes les dures estimes proposes sont indiques pour un groupe de six participants qui satisfontles prrequis

Vous pouvez rserver galement les samedis et dimanches pour les dates des sminaires et lespersonnaliser autour d'une tche particulire que doit accomplir votre quipe et ce dans un cadre

neutre et avec notre soutien comme une rampe de lancement pour un nouveau projet Aprs le sminaire, les stagiaires pourront suivre gratuitementles nouveauts annuelles

correspondantes au sminaire qu'ils auront suivi.

Nous respectons strictement les normes et standards ISO 9001:2008, ISO 10015:1999 et EduQua:2004 pour nos sminaires

Pour avoir des dates ou obtenir d'autres informations (dtails des sminaires, tarifs, sminaires surmesure, services de conseils, suggestions, processus, rservation de places, etc.) vous pouvez utiliser lecourriel suivant: [email protected]. Aprs avoir envoy votre demande un conseiller vouscontactera afin de fixer un rendez-vous pour une premire consultation. Il peut y avoir un temps d'attente

de plusieurs jours ou plus pendant les priodes o nous recevons beaucoup de demandes.
mailto:[email protected]:[email protected]


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IDTT01: ProbabilitsBUT &OBJECTIF

Le but de ce sminaire est de dfinir rigoureusement etclairement tous les concepts fondamentaux utiliss danstoutes les techniques et outils relatifs aux statistiques.L'objectif sera d'ouvrir aux participants les portes desconcepts de niveau licence et ainsi de pouvoir faire del'analyse prcise de donnes dans le domaine des ventes,du marketing, de la logistique, du contrle de la qualit,de la finance, des sondages, de la R&D, des ressourceshumaines, de l'assurance, etc. Ce sminaire est trsimportant afin d'tre sr que les participants comprennenten dtail les hypothses de construction des outilsquantitatifs.

AUDIENCE CIBLEToute personne qui souhaite apprendre les probabilits etstatistiques partir de zro ou des personnes au bnficed'un (E)MBA, CFA, FRM, CAIA, CII, CAPM/PMP ou6 Master Black Belt qui souhaitent rafrachir leursconnaissances et comprendre en dtail les limitations ethypothses utilises dans les autres sminaires.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour tester les comptences mathmatiques et

managriales. Les participants doivent avoir au moins unbaccalaurat ou un niveau global quivalent si lesminaire est demand avec des dmonstrationsmathmatiques.

DURE SUGGREL'ensemble du programme est sur 4 jours (7 heures parour) sans dmonstrations dtailles (SD) et sur 5 jours

avec dmonstrations dtailles (AD). Il peut trepersonnalis sur demande (le temps en minutes estindiqu ct de chaque module conformment lanorme AFNOR NF X50 756) avec ou sans test (examen)

de validation des acquis.ORGANISATION

Les sessions ont lieu dans une salle formation/confrenceavec des ordinateurs installs et les logiciels jour, unvido projecteur et un paperboard/tableau blanc ou noir.Tlphones portables et lecture des courriels prohibs.

PARTICIPANTSMaximum 50/Minimum 1

CERTIFICATIONUn certificat lectronique accompagn d'un supplment

descriptif sera remis chaque participant qui a suivi aumoins 80% du sminaire et russit l'examen.

MTHODE PDAGOGIQUEVous apprendrez partir d'tudes de cas rels, dediscussions de groupe, d'exercices individuels surordinateur, de simulations, de vidos et de lecturesd'articles.

Ce sminaire est bas sur des exercices relatifs auxbesoins des participants et ~95% du temps est ddi la pratique en absence de dmonstrationsmathmatiques dtailles, sinon d'environ ~66% depratique. Il est recommand que les participantsapportent leurs donnes et viennent avec lesproblmes professionnels sur lesquels ils souhaitenttravailler.

FORMATEUR(S)1-2 physiciens ou mathmaticiens de niveau LMD

OUTILSMS Office Excel, Open Calc, Minitab, MSBNX,Tanagra, SPSS, R ou tout autre tableur/progiciel destatistiques. Des PC portables ou de bureau avecVirtualPC ou VMWare installs sont fortementrecommands.

LIVRElments de Mathmatiques Appliques

ISBN: 978-2-8399-0932-7 (PDF) (4'888 pages)LANGUES

La langue des outils pdagogiques et la langue parlepeut tre le franais, l'allemand ou l'anglais suivantl'audience.

[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELAnalyste Business, Analyste Financier, Ingnieur,Responsable Projets, Assistant de laboratoires,

Responsable d'quipe ou de dpartement, PDG, PDE,Responsable RH, tudiants, etc.

DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOMLicence L3 (niveau 3/6)/valuer (niveau 6/6)

EXAMEN / TESTtant donn le niveau de complexit et deresponsabilit de la matire enseigne, un testd'admission de 4 heures est fortement recommandavant et aprs le sminaire pour tester lesconnaissances et les performances des participants.

TARIFS /DATESPour une estimation des tarifs vous rfrer lapage 44. Les dates sont sur demande.

Mots-cls:probabilits, baysienne, permutations, combinaisons, sminaire, formation, cours


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Programme dtaill du sminaire Sujet Description ~Dure [min.]

01 Introduction 3002 Outils et installation 10

03 propos du niveau de rigueur 10

04 La pense Statistique 20

05 Axiomes des probabilits 30

06 Probabilits conditionnelles (Baysiennes) discrtes a priori et a posteriori AD 145/SD 60

07 Probabilits conditionnelles (Baysiennes) continues a priori(distributions conjugues a priori Normale et Binomiale)

AD 80/SD 30

08 Esprance conditionnelle base sur la distribution de Pareto

(mthode analytique et par Monte-Carlo)

AD 160/SD 60

09 Rseaux baysiens AD 90/SD 60

10 Vraisemblance normale, censure droite/gauche et par intervalles AD 120/SD 80

11 Chanes de Markovs AD 120/SD 90

12 Permutations sans rptitions AD 30/SD 20

13 Permutations avec rptitions AD 30/SD 20

14 Arrangements avec rptitions AD 30/SD 20

15 Arrangements sans rptitions AD 60/SD 20

16 Combinaisons avec rptitions 15

17 Combinations with repetitions AD 40/SD 20

18 Fonction gnratrice de probabilits AD 40/SD 2019 Synthse du sminaire 30

20 Examen avec documentation (sur demande seulement) 240

Bon savoir: Ce sminaire est utile pour comprendre des modles importants utiliss dans l'assurance et le risque de crdit(comme les modles de risques proportionnels de Cox, de Kaplan-Meier ou le CreditRisk+ de Credit Suisse First Boston) et lafaon dont certains moteurs Internet de recherche ou de traduction fonctionnent et la manire dont les grands supermarchs travers le monde analysent les comportements des clients avec des chanes de Markov. Mais par-dessus tout ce vous verrez leserreurs typiques de raisonnement qui se produisant assez frquemment dans le domaine des affaires et de l'industrie. Selon le

pays et l'universit ou cole d'ingnieurs, ce sminaire correspond un niveau Baccalaurat ou Licence.


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IDTT02: Statistiques descriptivesBUT &OBJECTIF

Le but de ce sminaire est d'tudier rigoureusement etclairement tous les principes et concepts hautementcritiques utiliss les techniques statistiques quantitativesde niveau licence et au-del et qui forment le socle debase de toute approche scientifique de l'analyse dedonnes. L'objectif est d'tre capable de comprendrecomment appliquer des outils d'analyse scientifiques deniveau deuxime anne de licence universitaire et ded'tudier leurs avantages dans la gestion quotidienne desaffaires.

AUDIENCE CIBLEToute personne qui souhaite apprendre les probabilits et

statistiques partir de zro ou des personnes au bnficed'un (E)MBA, CFA, CAIA, CII, CAPM/PMP ou 6Master Black Belt qui souhaitent rafrachir leursconnaissances et comprendre en dtail les limitations ethypothses utilises dans les autres sminaires.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour tester les comptences mathmatiques etmanagriales. Les participants doivent avoir au moins unbaccalaurat ou un niveau global quivalent au contenu

IDTT01 si le sminaire est demand avec desdmonstrations mathmatiques.


avec dmonstrations dtailles (AD). Il peut trepersonnalis sur demande (le temps en minutes estindiqu ct de chaque module conformment lanorme AFNOR NF X50 756) avec ou sans test (examen)de validation des acquis.

ORGANISATIONLes sessions ont lieu dans une salle formation/confrenceavec des ordinateurs installs et les logiciels jour, unvido projecteur et un paperboard/tableau blanc ou noir.Tlphones portables et lecture des courriels prohibs.


CERTIFICATIONUn certificat lectronique accompagn d'un supplmentdescriptif sera remis chaque participant qui a suivi aumoins 80% du sminaire et russit l'examen.




OUTILSMS Office Excel, Open Calc, Minitab, Tanagra,SPSS, R ou tout autre tableur/progiciel de statistiques.Des PC portables ou de bureau avec VirtualPC ouVMWare installs sont fortement recommands.

LIVRElments de Mathmatiques AppliquesISBN: 978-2-8399-0932-7 (PDF) (4'888 pages)

LANGUESLa langue des outils pdagogiques et la langue parlepeut tre le franais, l'allemand ou l'anglais suivantl'audience.

[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELAnalyste Business, Analyste Financier, Ingnieur,Responsable Projets, Assistant de laboratoires,Responsable d'quipe ou de dpartement, PDG, PDE,

Responsable RH, tudiants, etc.DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOM

Licence L3 (niveau 3/6)/valuer (niveau 6/6)


TARIFS /DATES

Pour une estimation des tarifs vous rfrer lapage 44. Les dates sont sur demande.

Mots-cls:statistiques, indicateurs, moyenne, cart-type, quantiles, analyse de sondages, sminaire, cours, formation


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Sujet Description ~Dure [min.]

40 Fonction de distribution de Gauss-Laplace/Normal AD 90/SD 20

41 Graphique Q-Q et de Henry 4042 Stabilit d'une distribution AD 60/SD 15

43 Distribution Normale bivarie AD 40/SD 15

44 Fonction de distribution Log-normale AD 60/SD 20

45 Fonction de distribution de Weibull AD 50/SD 20

46 Fonction de distribution de Pareto Type I (nature fractale) AD 70/SD 20

47 Fonction de distribution exponentielle AD 60/SD 20

48 Fonction de distribution de Cauchy AD 50/SD 20

49 Fonction de Distribution bta & bta du second type AD 110/SD 20

50 Fonction de distribution Gamma (avec connexion la fonction d'Erlang) AD 70/SD 2051 Fonction de distribution du khi-deux (de Pearson) 20

52 Fonction de distribution de Student AD 90/SD 20

53 Fonction de distribution Fisher-Snedecor AD 60/SD 20

54 Fonction de distribution de Benford AD 40/SD 20

55 Indicateurs d'asymtrie et kurtosis (paramtres de formes) AD 50/SD 10

56 Distributions queue lourde, queue paisse ou queue fine AD 20/SD 10

57 Ingalit de Markov AD 25/SD 15

58 Ingalit de Bienaym-Tchebychev AD 25/SD 15

59 Thorme central limite AD 420/SD 15

60 Approximations Normales AD 60/SD 15

61 Mesures de positions et de dispersion biaises et non biaises AD 180/SD 30

62 Estimation de la variance pour les quantitles AD 40/SD 10

63 Propagations des erreurs absolues et relatives AD 40/SD 20

64 Synthse du sminaire 30


Bon savoir: Ce sminaire est utile pour comprendre comment analyser et utiliser des modles mathmatiques thoriquesimportants dans les domaines de la finance, l'ingnierie et le contrle de la qualit de pointe et d'viter certaines erreursd'analyses typiques dans des simulations. Selon le pays et l'universit ou cole d'ingnieurs, ce sminaire correspond un

niveau Licence ou Matrise.


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IDTT03: Statistiques infrentielles paramtriques (tests d'hypothses)

BUT &OBJECTIFLe but de ce sminaire est de comprendre: quand etcomment les tests d'hypothses paramtriques doiventtre utilis le concept gnral de la comparaison d'untest statistique par rapport une valeur de risqueacceptable, le rle que lap-value dans le processus dedcision, comment les tests d'hypothses paramtriquessont lis des problmes pratiques et les solutions yrelatives, comment les risques et sont lis aux testsd'hypothses. L'objectif est d'tre capable decomprendre quand et comment appliquer la puissancede tests d'hypothses dans le quotidien.

AUDIENCE CIBLE

Toute personne qui souhaite apprendre les probabilitset statistiques partir de zro ou des personnes aubnfice d'un (E)MBA, CFA, CAIA, CII, CAPM/PMPou 6 Master Black Belt qui souhaitent rafrachir ouapprofondir leurs connaissances.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour tester les comptences mathmatiques etmanagriales. Les participants doivent avoir au moinsun baccalaurat ou un niveau global quivalent au

contenu IDT02 si le sminaire est demand avec desdmonstrations mathmatiques.


avec dmonstrations dtailles (AD). Il peut trepersonnalis sur demande (le temps en minutes estindiqu ct de chaque module conformment lanorme AFNOR NF X50 756) avec ou sans test(examen) de validation des acquis.

ORGANISATIONLes sessions ont lieu dans une salleformation/confrence avec des ordinateurs installs etles logiciels jour, un vido projecteur et unpaperboard/tableau blanc ou noir. Tlphones portableset lecture des courriels prohibs.


CERTIFICATIONUn certificat lectronique accompagn d'un supplmentdescriptif sera remis chaque participant qui a suivi au

moins 80% du sminaire et russit l'examen.


Ce sminaire est bas sur des exercices relatifs auxbesoins des participants et ~95% du temps est ddi lapratique en absence de dmonstrations mathmatiquesdtailles, sinon d'environ ~50% de pratique. Il estrecommand que les participants apportent leursdonnes et viennent avec les problmes professionnelssur lesquels ils souhaitent travailler.


OUTILSMS Office Excel, Open Calc, Minitab, Tanagra, SPSS,R, Oracle ou tout autre tableur/progiciel de statistiques.Des PC portables ou de bureau avec VirtualPC ouVMWare installs sont fortement recommands.


LANGUES


[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELAnalyste Business, Analyste Financier, Ingnieur,Responsable Projets, Assistant de laboratoires,Responsable d'quipe ou de dpartement, PDG, PDE,Responsable RH, tudiants, etc.

DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOMLicence L3 (niveau 3/6)/valuer (niveau 6/6)

EXAMEN / TESTtant donn le niveau de complexit et deresponsabilit de la matire enseigne, un testd'admission de 4 heures est fortement recommandavant et aprs le sminaire pour tester les connaissanceset les performances des participants.

TARIFS /DATESPour une estimation des tarifs vous rfrer la page 44.

Les dates sont sur demande.Mots-cls:statistiques, test d'hypothse, intervalle de confiance, p-value, test d'ajustement, analyse de sondages, sminaire,cours, formation


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IDTT04: Statistiques non paramtriques

BUT &OBJECTIFLe but de ce sminaire est de comprendre lesstatistiques non paramtriques pour lesquelles aucunehypothse sur la distribution de probabilits sous-acente de la population n'est faite. Alors que la plupart

des tests supposent que la distribution est Normalementdistribue, les mthodes statistiques non paramtriquessont valides pour toute distribution. Le but est decomprendre comment et quand utiliser la puissance desces outils de niveau licence dans le quotidien encomparaison des techniques paramtriques.

AUDIENCE CIBLEToute personne qui souhaite apprendre les

fondamentaux des statistiques non paramtriques partir de zro ou des personnes au bnfice d'un(E)MBA, CFA, CAIA, CII, CAPM/PMP ou 6MasterBlack Belt qui souhaitent approfondir leursconnaissances.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour tester les comptences mathmatiques etmanagriales. Les participants doivent avoir au moinsun niveau de 2meanne de licence ou un niveau global

quivalent au contenu IDT03 si le sminaire estdemand avec des dmonstrations mathmatiques.


avec dmonstrations dtailles (AD). Il peut trepersonnalis sur demande (le temps en minutes estindiqu ct de chaque module conformment lanorme AFNOR NF X50 756) avec ou sans test(examen) de validation des acquis.

ORGANISATIONLes sessions ont lieu dans une salleformation/confrence avec des ordinateurs installs etles logiciels jour, un vido projecteur et unpaperboard/tableau blanc ou noir. Tlphones portableset lecture des courriels prohibs.





Ce sminaire est bas sur des exercices relatifs auxbesoins des participants et ~95% du temps est ddi lapratique en absence de dmonstrations mathmatiquesdtailles, sinon d'environ ~65% de pratique. Il estrecommand que les participants apportent leursdonnes et viennent avec les problmes professionnelssur lesquels ils souhaitent travailler.


OUTILSMS Office Excel, Open Calc, Minitab, Tanagra, SPSS,R, Oracle ou tout autre tableur/progiciel de statistiques.Des PC portables ou de bureau avec VirtualPC ouVMWare installs sont fortement recommands.


LANGUES


[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELAnalyste Business, Analyste Financier, Ingnieur,Responsable Projets, Assistant de laboratoires,Responsable d'quipe ou de dpartement, PDG, PDE,Responsable RH, tudiants, etc.

DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOMMaster (niveau 4/6)/valuer (niveau 6/6)

EXAMEN / TESTtant donn le niveau de complexit et de responsabilitde la matire enseigne, un test d'admission de 4 heuresest fortement recommand avant et aprs le sminairepour tester les connaissances et les performances desparticipants.

TARIFS /DATESPour une estimation des tarifs vous rfrer la page 44.

Les dates sont sur demande.Mots-cls:statistique non paramtrique, test d'hypothse non paramtrique, test ajustement non paramtrique, analyse desondages, sminaire, cours, formation


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04 Normes ISO en statistiques (ISO 10017:2003, ISO 3534:2006, ...) 15

05 Statistiques paramtriques vs non paramtriques 15

06 Notions des moments statistiques robustes (L-estimateurs, M-estimateurs) 30

07 Coefficient de corrlation linaire des rangs de Spearman AD 75/SD 20

08 Test de la somme exacte/approximative des rangs de Wilcoxon pour deuxchantillons indpendants de taille gale

AD 140/SD 20

09 Test U de la somme exacte/approximatives des rangs de Mann-Withney pourdeux chantillons indpendants de taille gale AD 90/SD 25

10 Test des rangs signs de Wilcoxon pour un chantillon AD 40/SD 20

11 Test des rangs signs de Wilcoxon pour deux chantillons apparis AD 30/SD 20

12 Test de Mood AD 40/SD 15

13 Test des squences de WaldWolfowitz AD 120/SD 10

14 Test d'adquation de Kolmogorov-Smirnov (approche de Lilliefors) AD 75/SD 25

15 Test d'adquation d'Anderson-Darling AD 85/SD 25

16 Estimation par noyau (mthode de Parzen-Rozenblatt) vs Histogrammes AD 80/SD 20

17 Correction de Bonferroni pour tests multiples (successifs) AD 30/SD 10

18 Test d'galit (homognit) des variances de Levene ou Brown-Forsythe 6019 Test post-hoc pour l'ANOVA de Kruskal-Wallis AD 60/SD 15

20 Test de Friedman (ANOVA de Friedman par les rangs) AD 70/SD 15

21 Thorie des valeurs extrmes (constante de Hartley) AD 50/SD 15

22 Analyse factorielle des correspondances (AFC) 50

23 Analyse en composantes principales (PCA) AD 150/SD 25



Bon savoir: La statistique non paramtrique est "un must have" pour les cas complexes rels o les donnes ne sont pas

ncessairement distribues selon une Loi Normale ou symtriques. Selon le pays et l'universit ou cole d'ingnieurs, cesminaire correspond un niveau de matrise (Master) ou doctorat (PhD) en finance, sciences sociales ou mdicales.


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IDTT05: Analyse quantitative des sries temporelles et prvisions

BUT &OBJECTIFLe but de ce sminaire est d'approfondir lacomprhension des techniques prvisionnelles d'un pointde vue applicatif au monde des affaires et de dcouvrircomment les projections temporelles sont actuellementutilises un niveau licence universitaire en synrgieavec les techniques statistiques. L'objectif tant de voircomment appliquer les modles de projections auxprvisions de ventes, la production, aux inventairesainsi qu'aux facteurs microconomiques comme les tauxd'intrts, les taux de change et autres... sur du court oumoyen terme.

AUDIENCE CIBLE

Toute personne qui souhaite apprendre les techniquesprvisionnelles niveau licence partir de zro ou despersonnes au bnfice d'un (E)MBA, CFA, CAIA, CII,CAPM/PMP ou 6 Master Black Belt qui souhaitentapprofondir leurs connaissances en techniques demodlisation.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour tester les comptences mathmatiques etmanagriales. Les participants doivent avoir au moins un

niveau de 2meanne de licence ou un niveau globalquivalent au contenu IDTT03 si le sminaire estdemand avec des dmonstrations mathmatiques.











LIVRE

lments de Mathmatiques AppliquesISBN: 978-2-8399-0932-7 (PDF) (4'888 pages)

LANGUESLa langue des outils pdagogiques et la langue parlepeut tre le franais, l'allemand ou l'anglais.

[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELAnalyste Business, Analyste Financier, Ingnieur,Responsable/Analyste de projets, Responsabled'quipe ou de dpartement, Responsable/AnalysteQualit, Responsable Marketing, PDG, PDE,

Responsable RH, tudiants, etc.DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOM

Licence (niveau 3/6)/valuer (niveau 6/6)


TARIFS /DATES


Mots-cls:srie temporelle, rgression, lissage exponentiel, moyenne mobile, transformes de fourier, arima, cours, formation


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01 Introduction 30

02 Outils et installation 10


04 Indicateurs d'erreurs ponctuels dans l'analyse de sries temporelles (S.T.) 20

05 Composition/Dcomposition de S.T. (tendance, saisonnalit, cyclicit, bruit) 60

06 Coefficient d'autocorrlation AD 25/SD 10

07 Modles dterministes vs Modles stochastiques 20

08 Moyenne mobile simple AD 20/SD 15

09 Moyenne mobile pondre AD 20/SD 15

10 Rgression linaire avec 1 variable explicative

(par la mthode des moindres carrs: MMC)

AD 40/SD 15

11 Test d'autocorrlation des rsidus de Durbin-Watson AD 30/SD 10

12 Rgression linaire pas--pas (hirarchique) ascendante/descendante 30

13 Rgression linaire avec 1 variable explicative force l'origine (par MMC) AD 20/SD 10

14 Quelques mots sur les rgressions avec variables centres ou Z-scores 30

15 Modle de rgression linaire gaussien avec une seule variable explicative AD 280/SD 45

16 Test de Pearson du coefficient de corrlation et test d'hypothse y relatif AD 65/SD 20

17 Rgression linaire avec de multiples variables explicatives (par MMC) AD 120/SD 25

18 Valeurs aberrantes et influentes dans la rgression et score de levier 30

19 ANOVA pour la rgression linaire simple et multiple WP 80/WhP 2020 Analyse de la multicolinarit avec le Facteur d'Inflation de la Variance (VIF) WP 90/WhP 20

21 Rgression linaire avec variables binaires/fictives avec ou sans interactions 30

22 Rgression linaire heuristique avec ajustement saisonnier 40

23 Rgression linaire base sur les dveloppements en sries de Taylor AD 260/SD 80

24 Rgression polynomiale AD 40/SD 20

25 Rgression non-linaire (mthode de Gauss-Newton) AD 150/SD 20

26 Rgression binaire logistique avec score et courbes Lift/ROC AD 70/SD 25

27 Rgression quantile (par cart absolu) non censure AD 30/SD 10

28 Modle linaire gnralis: Normal Gaussien AD 60/SD 20

29 Modle linaire gnralis: Poisson AD 50/SD 20

30 Modle linaire gnralis: Binomial AD 50/SD 20

31 Modle linaire gnralis: Binomial ngatif NB-2/NB-C AD 80/SD 20

32 Modle linaire gnralis Gamma AD 50/SD 20

33 Mesures de l'efficience des modles prvisionnels 30

34 Lissage exponentiel simple (EWMA) ARIMA(0,1,1) AD 40/SD 25

35 Lissage exponentiel double de Bolt (BDES) AD 70/SD 25

36 Lissage exponentiel double additif de Holt ARIMA(0,2,2) AD 60/SD 25

37 Lissage exponentiel multiplicatif triple de Holt et Winter AD 40/SD 25

38 Processus ARIMA additifs univaris saisonniers: SARIMA AD 40/SD 10


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Sujet Description ~Dure [min.]39 Simulations de mouvements browniens univaris (AR(1) ou ARIMA(1,0,0)) 10

40 Processus ARCH-GARCH univaris AD 100/SD 3041 Analyse spectrale l'aide de la transforme de Fourier Rapide (FFT) AD 330/SD 35

42 Rseaux de neurones rcursifs simple couche AD 150/SD 40

43 Backtesting sur les prvisions passes 10

44 Analyse des erreurs de prvision base sur les cartes de contrle 10



Bon savoir: Mme si les techniques prvisionnelles font l'objet de nombreux dbats au sein de la communaut scientifique,la majorit des dirigeants et responsables financiers des plus grandes entreprises mondiales exigent de leurs cadres de topniveau de fournir des prvisions statistiques avances des principaux indicateurs de performance. Les techniques

prvisionnelles sont aussi normment utilises en finance quantitative pour la valorisation d'instruments financiers et laneutralisation du risque. Pour ces raisons, ce sminaire prsente les bases que tout bon gestionnaire, analyste financier ouconsultant du risque devrait savoir au 21mesicle. Selon le pays et l'universit ou cole d'ingnieurs, ce sminaire correspond un niveau de licence (Bachelor) ou matrise (Master) en finance ou logistique.


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IDTT06: Techniques quantitatives pour les contrles qualit

BUT & OBJECTIFBeaucoup d'organisations chouent dans les pratiques degestion de la qualit en raison principalement d'uneabsence de comptences en techniques quantitatives.L'objectif de ce sminaire est de comprendre comment lestechniques quantitatives de contrle de qualit peuventaider les organisations rpondre aux exigences dequalit, d'amliorer les processus et rsoudre ou anticiperles problmes de performance. L'objectif est d'apprendre appliquer les techniques courantes de niveau licence auniveau oprationnel et les outils ncessaires pour vrifierles exigences de qualit.

AUDIENCE CIBLE

Les sminaires de gestion de la qualit attirent un publicvari allant de l'analyste du contrle de qualit certifiC.Q.E. (certified quality engineer) au gestionnaire de laproduction, et de l'analyste en recherche oprationnelle.D'autres profils potentiels incluent les ingnieurs deproduction, les contrleurs de la qualit des produits ousimplement toute personne ayant une curiositintellectuelle pousse pour la gestion de la qualit.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs le

sminaire pour tester les comptences mathmatiques etmanagriales. Les participants doivent avoir au moins unniveau de 1reanne de licence ou un niveau globalquivalent aux contenus IDTT03+IDTT04 si le sminaireest demand avec des dmonstrations mathmatiques.

DURE SUGGREL'ensemble du programme est sur 6 jours (7h. par jour)sans dmonstrations dtailles (SD) et sur 10 jours avecdmonstrations dtailles (AD). Il peut tre personnalissur demande (le temps en minutes est indiqu ct dechaque module conformment la norme A-NF X50 756)

avec ou sans test (examen) de validation des acquis.ORGANISATION


ATTENDEESMaximum 50/Minimum 1









[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELAnalyste Business, Ingnieur Qualiticien, Ingnieuren Assurance, Responsable/Analyste de projets,Assistant de laboratoire, Responsable d'quipe,

Responsable/Analyste Qualit, tudiants, etc.DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOM

Licence (niveau 3/6)/ niveau (Level 6/6)


TARIFS /DATES


Mots-cls:tude r&r, capabilit, chantillonnage, niveau de qualit, cartes de contrle, sminaire, cours, formation, courbed'efficacit, limite suprieure de contrle, limite infrieure de contrle


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01 Introduction 3002 propos du cot de la qualit (COQ) 10


04 Normes qualit ISO (ISO 17025:2005, ISO 10017:2003, ...) 15


06 L'approche statistique en qualit 20

07 Comment communiquer les rsultats statistiques 10

08 Dfauts par unit d'opportunit (DPO) 10

09 Dfauts par millions d'opportunits (DPMO) 10

10 Rendement global combin avec distributions hypergomtrique, Poisson etNormal AD 30/SD 15

11 Analyse de capabilit sous l'hypothse de distribution Normale 10

12 Spcification limite infrieure et suprieure (LSI/LSS) 15

13 Capabilits de jauges (Cg, Cgk) 15

14 Dispersion courte (instantane) vs longue (globale) 20

15 Capabilit du processus court terme et dviation court terme 5

16 Capabilit du processus long terme et dviation long terme 5

17 Cible (objectif) du processus 10

18 Indice de capabilit du processus (interne) et biais de position AD 15/SD 10

19 Indice de capabilit infrieur et suprieur (CPU/LPU) AD 20/SD 5

20 Capabilit court terme non centre AD 20/SD 5

21 Mtrique de dfectuosit PPM AD 35/SD 20

22 Niveaux de qualit de Six Sigma AD 60/SD 40

23 tude de linarit et biais (reproductibilit/rptabilit) AD 50/SD 30

24 tude gage R&R (croise) pour variables continues AD 70/SD 40

25 Fiabilit alpha de Crochran AD 20/SD 40

26 Rgression de Deming/Orthogonale AD 60/SD 20

27 tude gage par attributs (mthode analytique) 50

28 Kappa de Cohen 4029 Fonction perte de Taguchi avec critre de cible AD 40/SD 25

30 Prsentation du concept de cartes de contrle 20

31 Cartes de contrle vs Cartes d'excution 5

32 Rgles de Shewhart et de la WECO 15

33 propos de LSS/LSI, LCS/LCI, LC/C, POM (erreur de type I) et CE (type II) 30

34 Dtection de surqualit suspecte avec la POM 15

35 Cartes de contrle P/NP+Laney P AD 100/SD 35

36 Cartes de contrle C/U+Laney U AD 60/SD 40

37 Carte de contrle aux valeurs individuelles avec limites spcifies 2038 Carte de contrle aux valeurs individuelles avec moyen et cart-type court 20

39 Carte de contrle avec moyennes bases sur l'erreur standard AD 40/SD 20


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40 Cartes de contrle valeurs de type Sbar-S/Xbar-S AD 115/SD 65

41 Cartes de contrle valeurs de type Rbar-R/ Xbar-R AD 90/SD 3042 Cartes de contrle de type I-MR X-bar (carte de contrle MR-(2)) AD 70/SD 30

43 Carte de contrle autocorrle de type I-MR MR AD 70/SD 30

44 Carte de contrle autocorrle de type MA AD 50/SD 30

45 Carte de contrle autocorrle de type CUSUM avec V-Masque (carte de typePage-Hinkley)

AD 70/SD 30

46 Cartes de contrle de type Xbar-EWMA-R/Xbar-MA-EWMA AD 130/SD 60

47 Cartes de contrle FP aux frquences AD 90/SD 40

48 Carte de contrle G aux frquences (vnements rares) AD 90/SD 30

49Carte de contrle T aux frquences (vnements rares) AD 90/SD 30

50 Carte de contrle multivarie T de Hotelling (approche exacte par khi-2) AD 120/SD 30

51 Courbe d'efficience (courbe caractristiques oprationnelle) des cartes decontrle X-bar et P

20

52 chantillonnage statistique pour contrle de lot 20

53 Simple, double or sequential acceptance sampling 15

54 Risque de niveau de qualit d'acceptation (AQL) du client et fournisseur 20

55 Contrle par chantillonnage sur valeurs continues pour une tolrance uniqueavec variance connue

AD 80/SD 20

56 Calculs des paramtres sur la base de la norme AF-X06-023 20

57 Contrle par chantillonnage par attributs bas sur les distributionshypergomtrique ou binomiale

AD 130/SD 40

58 Calculs des paramtres sur la base de la norme ISO 2859-1 20

59 Courbe d'efficacit 20



Bon savoir: Les techniques qui sont tudis dans ce sminaire sont particulirement utiles si vous tes responsable de laR&D et travaillez avec des machines/instruments complexes dont les dfaillances engendrent un risque vital pour lesutilisateurs ainsi que pour la rputation de votre organisation (la NASA et l'arme des tats-Unis utilisent ces mthodes!) ouque vous produisez des centaines de millions d'appareils qui ncessitent un haut niveau de fiabilit. Selon le pays et

l'universit ou cole d'ingnieurs ce sminaire correspond un niveau matrise (Master) ou au doctorat (PhD) en gnieindustriel.


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IDTT07: Finance quantitative

BUT & OBJECTIFVous avez besoin de rester au top des outils conomiqueset financiers et les intgrer vous les oprationsquotidiennes? De choisir parmi des alternativesfinancires pour des grands projets d'investissements etfaire face aux risques encourus par votre organisation?Dans ce sminaire, vous examinerez les concepts definance quantitative de niveau licence les plus utiles etapprendrez les meilleures pratiques des techniquesfinancires classiques.

AUDIENCE CIBLECe programme est adapt pour des personnes travaillantles domaines des services d'investissement et de la

gestion d'actifs, de la gestion de projets, de laplanification de la stratgie d'entreprise, des fonds deplacement ou de banque commerciale. Il est galementadapt pour des personnes au bnfice d'un CA, CFA,FRM, CAIA, CIIA ou MBA en finance qui souhaitentapprofondir leurs comptences techniques.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour vrifier les prrequis en mathmatique eten gestion. Les participants doivent avoir au moins un

niveau de 3me

anne de licence et de bonnesconnaissances en algbre linaire, calcul diffrentiel etintgral, statistiques avances, transformes de Fourier sile sminaire est demand avec des dmonstrationsmathmatiques.


avec dmonstrations dtailles (AD). Il peut trepersonnalis sur demande (le temps en minutes estindiqu ct de chaque module conformment la

norme AFNOR NF X50 756) avec ou sans test (examen)de validation des acquis.



CERTIFICATION

Un certificat lectronique accompagn d'un supplmentdescriptif sera remis chaque participant qui a suivi aumoins 80% du sminaire et russit l'examen.




OUTILSMS Office Excel, Open Calc, Minitab, Tanagra,SPSS, R, MATLAB ou tout autre tableur/progiciel destatistiques. Des PC portables ou de bureau avecVirtualPC ou VMWare installs sont fortementrecommands.

LIVRE

lments de Mathmatiques Appliques

ISBN: 978-2-8399-0932-7 (PDF) (4'888 pages)LANGUES


[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELBusiness Analyst, Financial Analyst, ProjectManager, CEO, CFO, Students, etc.

DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOMMaster (niveau 4/6)/valuer (niveau 6/6)


TARIFS /DATESPour une estimation des tarifs vous rfrer la

page 44. Les dates sont sur demande.

Mots-cls:annuits, emprunts, amortissement, obligations, actions, drivs, value at risk, sharpe, markowitz, brownian


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04 Standards internationaux (CFA, FRM, CAIA, CIIA, Ble, RiskMetrics,CreditRisk, ISO 10962, etc.)

20

05 Systmes de calcul de dates (Civil, German, US, European systems) AD 50/SD 30

06 Intrt simple AD 15/SD 10

07 quivalences des taux d'intrts simples et taux d'escompte AD 15/SD 10

08 Intrt compose (valeur actualise vs valeur prsente) AD 20/SD 10

09 quivalences des taux d'intrts composs AD 15/SD 10

10 Taux d'intrt moyen gomtrique et harmonique AD 50/SD 40

11 Taux d'intrt nominal et effectif AD 15/SD 10

12 Taux d'intrt continu (instantan)/Rendement logarithmique discret AD 75/SD 30

13 Rentes post et preanumerando AD 100/SD 50

14 Emprunts indivis avec chance 20

15 Emprunts avec remboursements constants AD 30/SD 20

16 Emprunts indivis annuits fixes AD 50/SD 20

17 Taux d'intrt nominal effectif 30

18 Modle de Cobb-Douglas AD 50/SD 20

19 Amortissement linaire 2020 Amortissement dgressif arithmtique (Sum-of-Years Digits) AD 40/SD 20

21 Amortissement dgressif gomtrique (Declining Balance) AD 35/SD 20

22 Retour sur investissement (RSI) et Valeur actuelle nette (VAN) AD 40/SD 20

23 Taux de rendement interne (TRI) et TRI modifi (TRIM) 45

24 eVAN, eTRI (Monte-Carlo) 40

25 Priode d'amortissement (Pay back time) 5

26 propos de la thorie moderne des portefeuilles 20

27 Principe de non arbitrage AD 30/SD 10

28 Instruments des marchs financiers et mcanismes 2029 Actions, obligations, bons du trsor, stock-options, contrats termes, options

(actualisation, couverture, courbe des taux, taux actuariel au pair, taux actuariel zro-coupon, ,...)AD 240/SD 210

30 Bootstrapping et stripping d'une courbe des taux zro-coupons AD 50/ SD 20

31 Dure de Maucauley et Dure modifie (DV01, DD, DVBP/PVBP, D*) AD 50/SD 20

32 Modles de Durand et de Gordon-Shapiro (valuation du prix d'entreprises) AD 50/SD 20

33 Obligations d'emprunts taux ou priodes constants ou non constants AD 40/SD 20

34 Money weighted rate of return (MWRR) et formule de Hardy AD 50/SD 30

35 Time weighted rate of return (TWRR) 20

36 Modle de frontire efficiente de diversification de portefeuille de Markowitz(portefeuille variance minimale (PVMG), portefeuille tangent (PT) et portefeuille contribution de risque galegale (1/N))

AD 180/SD 120

37 Modle efficient de diversification de portefeuille de Sharpe AD 180/SD 120


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38 Bta et alpha d'un portefeuille et altration du risque d'un portefeuille AD 40/SD 2039 Ratio de Sharpe (RS), Ratio de diversification (RD), cart de suivi (ES) et

portefeuilles optimiss correspondants

AD 110/SD 60

40 Modle d'valuation des actifs financiers (MEDAF) 1041 Droite des marchs des capitaux (CML) AD 150/SD 3042 Droite de march des titres (SML) AD 80/SD 2043 Analyse de la covariance et de la corrlation de portefeuilles 3044 Modle de Treynor-Black de gestion active de portefeuilles AD 70/SD 2045 Modle de Brynson d'analyse de la performance de portefeuilles 4046 Processus stochastique de Bachelier (thorie nave de marche au hasard) AD 120/SD 2047 Processus de Wiener et mouvement brownien gomtrique AD 90/SD 3048 Pont brownien AD 50/SD 30

49 quation fondamentale de la valorisation d'options 4050 Processus de diffusion d'Itet thorme d'ItDoeblin avec mouvement gomtrique

brownienAD 160/SD 40

51 Valorisation d'options (Calls et Puts) en utilisant le modle de Black&Scholes 2052 quation de parit Call-Put AD 35/SD 2553 quation de Black & Scholes pour le pricing d'options sur sous-jacents ne payant pas

de dividendesAD 220/SD 40

54 Les (variables) "grecques" pour sous-jacents ne payant pas de dividendes AD 40/SD 2055 quation de Fokker-Planck (Kolmogorov Forward) AD 60/SD 1556 Volatilit implicite vs Volatilit locale (Modle de Dupire) vs Volatilit observe AD 70/SD 15

57 Value at Risk d'chelle paramtrique, non paramtrique ou GARCH 3058 Value at Risk relative avec ou sans multiplicateur de Ble (ingalit de BT) AD 60/SD 2059 Value at Risk base sur le Duration modifie (delta VaR + delta-gamma VaR) AD 20/SD 560 Value at risk absolue AD 40/SD 2061 Value at Risk historique 1062 Value at Risk incluant la variance-covariance 1563 Value at Risk oprationnelle 2064 Value at Risk de crdit 1065 Applications des tables de risques de crdit de Standard & Poor's et des taux de couverture

VaR de Moody'sAD 40/SD 20

66 Perte conditionnelle espre de la Value at Risk selon un variable gaussienne AD 40/SD 1067 Value at Risk marginale de portefeuille AD 30/SD 1068 Application du bootstrapping comme technique d'infrence statistique non

paramtrique en finance40

69 Usage de copulas gaussiens avec distributions marginales normales ou non WP 80/WhP17070 Analyse de la sensibilit et graphiques tornado 4071 Synthse du sminaire 3072 Examen avec documentation (sur demande seulement) 240

Bon savoir: Ce sminaire est particulirement intressant pour les personnes souhaitent comprendre comment les institutionsfinancires utilisent des modles mathmatiques pour construire des instruments financiers qui sont censs couvrir lesinvestissements risque ou qui sont utiliss pour valuer l'tat de sant financier de leur tablissement conformment auxnormes gouvernementales (rserves obligatoires). Vous ne verrez pas dans cette formation des stratgies de placement nonmathmatiques (stratgies non formalisables mathmatiquement). L'accent sera mis principalement sur l'arbitrage, la volatilit(couverture delta), les stratgies d'investissement des options. Selon le pays et l'universit ou cole d'ingnieurs ce sminairecorrespond un niveau de matrise (Master) ou de doctorat (PhD) en finance.


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IDTT08: Ingnierie Dcisionnelle Quantitative

BUT & OBJECTIFLe but de ce sminaire est d'tre en mesure d'appliquerl'analyse de rentabilit, en utilisant la fois les approchesgraphiques et algbriques, pour valuer les nouveauxproduits, services et solutions alternatives utilisant destechniques heuristiques de niveau licence. L'objectif estde fournir des conseils et des orientations dans l'analysede l'information et des risques et d'expliquer commentl'ingnierie dcisionnelle peut faciliter la prise de dcisionet encourager tout le monde suivre les bonnesprocdures et travailler en collaboration.

AUDIENCE CIBLEAnalystes et dcideurs d'entreprises qui cherchent

acqurir des comptences dans le domaine de l'ingnieriede la dcision quantitative.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour tester les comptences mathmatiques etmanagriales. Les participants doivent avoir au moins unniveau de 1reanne de licence ou un niveau globalquivalent et d'excellentes connaissances en calculdiffrentiel et en statistiques (IDTT01+02) si le sminaireest demand avec des dmonstrations mathmatiques.

DURE SUGGREL'ensemble du programme est sur 4 jours (7 heures parour) avec ou sans dmonstrations dtailles. Il peut tre

personnalis sur demande (le temps en minutes estindiqu ct de chaque module conformment lanorme AFNOR NF X50 756) avec ou sans test (examen)de validation des acquis.



CERTIFICATIONUn certificat lectronique accompagn d'un supplmentdescriptif sera remis chaque participant qui a suivi aumoins 80% du sminaire et russit l'examen.


Ce sminaire est bas sur des exercices relatifs auxbesoins des participants et ~95% du temps est ddi la pratique. Il est recommand que les participantsapportent leurs donnes et viennent avec lesproblmes professionnels sur lesquels ils souhaitenttravailler.


OUTILSMS Office Excel, Open Calc, @Risk, TreeAge,MakeItRational, Super Decisions ou tout autre outilsimilaire d'aide la dcision. Des PC portables ou debureau avec VirtualPC ou VMWare installs sontfortement recommands.


LANGUES


[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELAnalyste Business, Analyste Financier, Ingnieur,Responsable Projets, Responsable Marketing,Responsable d'quipes, Responsable de dpartement,PDG, PDE, tudiants, etc.

DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOMLicence (niveau 2/6)/valuer (niveau 6/6)


TARIFS /DATESPour une estimation des tarifs vous rfrer la

page 44. Les dates sont sur demande.Mots-cls:analyse par scnarios, analyse de rentabilit, nash, pareto, cournot, laplace, markov, arbres de dcision, sminaire,cours, formation


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04 Normes dcisionnelles internationales ISO (ISO 31000:2009) 15

05 Rles des modles et sources d'erreurs dans les dcisions humaines 10

06 Analyses par scnarios dterministes 25

08 Paradoxe de Condorcet dans les systmes de votes dmocratiques 20

09 Analyses dterministes de rendements limites 25

09 Analyses par scnarios probabilistes 60

10 Analyses probabilistes de rendements limites 3011 Analyses de la sensibilit 30

12 Analyse Procdure Hirarchique simple ou multiple AD 120/SD 40

13 Thorie des jeux vs Thorie de la dcision 10

14 Jeux de coordination dans la forme extensive (arbre) et matricielle (normale) 40

15 Dcisions en forme extensive dterministe (arbre) avec probabilitsbaysiennes

20

16 Dcisions avec ou sans informations (parfaites ou imparfaites) 50

17 Situations coopratives vs non coopratives 10

18 Niveau de scurit des tactiques prudentes 10

19 Jeux sommes nulles (strictement comptitifs) et jeux sommes non nulles (noncomptitifs)

20

20 Jeux avec quilibres de Nash et optimums de Pareto 20

21 Arbres dcisionnels (forme extensive) stochastiques avec critre de regret 60

22 Critres de regret du maximin et du minimax (Wald) 20

23 Critres de Hurwitz et Laplace 50

24 Stratgies volutionnaires stables (jeux des faucons et colombes) 20

25 Bases des quilibres de Cournot 30

26 Modlisation des comportements par les chanes de Markov AD 120/SD 90

27 Analyse gage R&R (rptabilit et de reproductibilit) AD 70/SD 4028 Kappa de Cohen 40



Bon savoir:Ce sminaire est particulirement intressant pour les personnes qui souhaitent comprendre en profondeur lesdiffrents outils discuts dans la norme ISO 31000 de gestion des risques ainsi que d'autres outils de gestion et d'valuation desrisques utiliss dans les dpartements R&D.


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IDTT09: Techniques quantitatives de fouille de donnes (data mining)

BUT & OBJECTIFLe but de ce sminaire est de prsenter une introductionaux techniques d'exploration de masse de donnes pourles professionnels qui ont besoin d'analyser les donneselles-mmes et d'interprter les rsultats obtenus enutilisant les techniques de Data Mining (dixit: Big Dataou Business Intelligence avance), ou encore de proposerdes conseils et pistes aux analystes de donnes. L'objectifest de prsenter les principes de base, les techniques et lesmthodes de fouille de donnes et fournit aux participantsun aperu des techniques d'exploration de donnes deniveau licence.

AUDIENCE CIBLE

L'audience cible de ce sminaire est composetypiquement de professionnels qui prouvent un besoind'une meilleure comprhension des techniques de DataMining pour savoir quelles tches peuvent tre rsolues,les techniques qui peuvent tre utilises, les forces etfaiblesses de ces mmes diffrentes techniques.

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour tester les comptences mathmatiques etmanagriales. Les participants doivent avoir au moins un

niveau de 2me

anne de licence ou un niveau globalquivalent au contenu des sminaires IDTT01+IDTT02 sile sminaire est demand avec des dmonstrationsmathmatiques.


avec dmonstrations dtailles (AD). Il peut trepersonnalis sur demande (le temps en minutes estindiqu ct de chaque module conformment lanorme AFNOR NF X50 756) avec ou sans test (examen)

de validation des acquis.ORGANISATION








OUTILSLes logiciels de data mining Tanagra, RapidMiner etMinitab sont utiliss pour ce sminaire. Des PCportables ou de bureau avec VirtualPC ou VMWareinstalls sont fortement recommands.



[email protected]

NIVEAU FONCTIONNELAnalyste Business, Analyste Financier, AnalysteMarketing, tudiants, etc.

DIFFICULT / TAXONOMIE DE BLOOMLicence (niveau 3/6)/valuer (niveau 6/6)


TARIFS /DATESPour une estimation des tarifs vous rfrer lapage 44. Les dates sont sur demande.

Mots-cls:data mining, fouille de donnes, clustering, exploration, corrlation, statistiques, sminaire, cours, formation


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01 Introduction 30



04 Importance de l'analyse de donnes en masse 15

05 Data Mining vs Machine Learning et Apprentissage supervis vs non supervis 20

06 Bases du Text Mining 40

07 Classification de donnes par rgle unique AD 30/SD 10

08 Classification de donnes par arbres univaris (CART) AD 30/SD 10

09 Dendrogrammes de classification AD 35/SD 15

10 Analyse d'affinit 40

11 Classification par K-moyennes (classification par nues dynamiques) AD 65/SD 2012 K plus proches voisins (K-NN) avec distances de Minkowski, euclidienne,

Manhattan, corrlation, khi-2 ou HEOM.AD 35/SD 20

13 Classification par dichotomie itrative (ID3) AD 75/SD 10

14 Classification ascendante hirarchique (HAC) AD 40/SD 10

15 Ensachage d'un HAC (+agrgation bootstrap) 20

16 Analyse de similarit base sur le positionnement multidimensionnel (MDS) AD 70/SD 40

17 Classification baysienne nave a priori AD 30/SD 10

18 Rseaux baysiens pour classification a priori AD 90/SD 60

19 Validation croise 3020 Analyse discriminante linaire discriminant de Fisher (base sur le maximum devraisemblance) ou via la mthode de projection des vecteurs propres

AD 170/SD 50

21 Rgression Z-score 30

22 Rgression logistique binaire avec matrice de confusion, score, courbes Lift/ROC AD 70/SD 25

23 Rapport des cotes (RC)/Risque relatif (RR) avec intervalles de confiance AD 110/SD 30

24 Analyse en composantes principales (APC) AD 150/SD 25

25 Analyse factorielle exploratoire sans rotation (AF) AD 60/SD 15

26 AF avec rotation VariMax ou OrthoMax gamma 15

27 Analyse (factorielle) des correspondances (AFC) AD 90/SD 20

28 Analyse (factorielle) multiple des correspondances (AFMC) AD 90/SD 2029 Synthse du sminaire 30


Bon savoir: Ce sminaire sera particulirement intressant pour les personnes travaillant un niveau lev dans lesdpartements de marketing ou pour les analystes qui travaillent dans le domaine des sciences sociales. Les personnes quitravaillent galement en tant que gestionnaires de communauts (Community Manager) pourraient tre intresss afin demieux cibler leurs communications et obtenir ainsi un meilleur effet de levier. Selon le pays et l'universit ou coled'ingnieurs ce sminaire correspond une matrise (Master) ou doctorat (PhD) dans l'analyse scientifique des donnes.


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04 Standards et normes internationales 15

05 Taux de dfaillance par intervalle de temps 15

06 Fonctions de distributions discrtes de la dfaillance et de la fiabilit 30

07 Fonctions de distributions continues de la dfaillance et de la fiabilit AD 40/SD 20

08 Dfinitions et calculs d'indicateurs de l'AMDEC (TBM, MOTBF, MTBF, etc.) 60

09 Taux linaire instantan de dfaillance AD 20/SD 10

10 Taux instantan exponentiel de dfaillance et proprits principales AD 60/SD 2011 Taux instantan de Weibull de dfaillance et proprits principales AD 110/SD 50

12 Indicateurs AMDEC bass sur les distributions linaire, exponentielle ou deWeibull

AD 70/SD 40

13 Analyses ABC ou de Pareto des distributions AD 120/SD 40

14 Diagramme de blocs de la fiabilit (topologies srie, parallle, k/n,parallle+srie symtrique, complexes)

AD 80/SD 40

15 Dcomposition des diagrammes de blocs en lments simples 30

16 Estimation de la fiabilit selon la mthode du maximum de vraisemblance(exponentiel, Weibull)

20

17 Analyse par arbre de dfaillances (avec portes ET/OR/XOR) 3018 Calcul de la fiabilit des diagrammes de blocs par simulations de Monte-Carlo 40

19 Analyse de survie censure droite par la mthode de Kaplan-Meier AD 70/SD 20

20 Modle de rgression linaire pour hasard proportionnel de Cox pour donnesgroupes/non groupes non censures avec covariables indpendantes dutemps

AD 120/SD 30

21 Utilisation des chanes de Markov pour prdire la fiabilit AD 180/SD 20

22 Plan de dmonstration exponentiel-khi de la MTTF pour le temps de testcumul requis

AD 70/SD 20

23 Plan de dmonstration de la fiabilit binomial non paramtrique pour la tailled'chantillon

AD 30/SD 10

24 Plan de dmonstration baysien bta-binomial pour taille d'chantillon AD 70/SD 20

25 Estimation paramtrique de fiabilit de Weibull de donnes censures droite AD 70/SD 20



Bon savoir:Cette sminaire ce concentre sur les outils et techniques utilises gnralement par les ingnieurs actifs dans lesdomaines de l'arospatial, de l'aronautique, du nuclaire ou mdical qui doivent garantir et analyser la fiabilit de leurs

produits et services un niveau d'exigence trs lev en raison des impacts vitaux ou des catastrophes sociales /conomiques l'chelle nationale ou mondiale qu'auraient des dfaillances des systmes vendus. Selon le pays et l'universit ou coled'ingnieurs ce sminaire correspond un niveau de matrise (Master) ou doctorat (PhD) en ingnierie de la fiabilit.


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IDTT12: Techniques quantitatives d'optimisation

BUT & OBJECTIFLe domaine de l'optimisation se proccupe en gnral detrouver une ou plusieurs solutions optimales unproblme. Beaucoup de problmes d'optimisation sonttrs difficiles voir hasardeux rsoudre intuitivementsans les outils scientifiques. Le but de ce sminaire est defamiliariser les participants avec les mathmatiques sous-acentes aux techniques d'optimisation intgres dans

l'ancien et nouvel outil solveur de MS Excel ainsi quedans les outils d'optimisation par plans d'exprienceintgrs dans Minitab en utilisant une slection demthodes de niveau licence universitaire. L'objectif estque les employs comprennent ce qu'ils font et ne fassent

pas de graves erreurs de modlisation.AUDIENCE CIBLECe sminaire est conu pour tous ceux qui sont confronts l'optimisation (maximisation/minisation/objectif cible)de problmes industriels, de R&D, de qualit, de finance,de planification, de logistique et de systmes de chaned'approvisionnement complexes (ingnieurs processus).

PRREQUIS /CRITRES D'ADMISSIONUn test d'admission de 4 heures avec un entretien d'uneheure est fortement recommand avant et aprs lesminaire pour tester les comptences mathmatiques et

managriales. Les participants doivent avoir au moins unniveau global quivalent celui d'une licenceuniversitaire dans un domaine scientifique si le sminaireest demand avec des dmonstrations mathmatiques.







MTHODE PDAGOGIQUEVous apprendrez partir d'tudes de cas rels, dediscussions de groupe, d'exercices individuels surordinateur, de simulations, de vidos et de lecturesd'articles.Ce sminaire est bas sur des exercices relatifs auxbesoins des participants et ~95% du temps est ddi la pratique en absence de dmonstrationsmathmatiques dtailles, sinon d'environ ~60% depratique. Il est r

scientific evolution sàrl catalogue

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