Programme des cours 2025-2026
AUTE3009-1  
Traitement de données et statistique, Traitement de données et statistique (Traitement de données et statistique)
Durée :
15h Th
Nombre de crédits :
Bachelier en automobile2
Nom du professeur :
Maryline BRIQUET
Coordinateur(s) :
Maryline BRIQUET
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
L'objectif de cette unité d'enseignement est de fournir aux étudiants une méthodologie rigoureuse pour le traitement, l'analyse et l'interprétation de données statistiques. Le cours s'articule autour de trois axes principaux: la statistique descriptive, la modélisation et l'application pratique à l'aide d'un tableur.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
 Au terme de cette unité d'enseignement, l'étudiant sera capable de

  • Comprendre les méthodes d'organisation des données qualitatives et quantitatives, qu'elles soient discrètes ou continues, ainsi que les types de présentations graphiques appropriées pour chacune.
  • Maîtriser le mode de calcul, l'interprétation, ainsi que les avantages et inconvénients des mesures de tendance centrale et de dispersion.
  • Expliquer le concept de modélisation statistique et identifier les caractéristiques clés d'une distribution normale.
  • Produire différents types de graphiques à l'aide du logiciel Excel, les interpréter et justifier le choix d'un type de graphique.
  • Calculer et interpréter les mesures de tendance centrale et de dispersion.
  • Déterminer à partir d'un échantillon les paramètres d'une distribution normale afin de l'utiliser comme modèle pour la population.
  • Manipuler la loi normale avec Excel pour déterminer le pourcentage de la population qui se trouve dans une catégorie spécifique ou pour pratiquer un découpage en catégories.
  • Développer une méthode rigoureuse pour le traitement des données.
  • Résumer des ensembles de données de manière claire, correcte et efficace pour la communication.
  • Faire preuve d'un esprit critique dans l'interprétation des données statistiques.
  • Appliquer la rigueur nécessaire dans l'ensemble du processus d'analyse.
Savoirs et compétences prérequis :
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Les cours débutent par une présentation de la théorie et d'exercices types. Les étudiants sont ensuite amenés à traiter, de manière autonome, une série d'exercices pratiques, notamment en utilisant le tableur Excel.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Présentiel.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Des notes de cours et autres ressources sont disponibles sur la plateforme informatique de la HEL.
Modalités d'évaluation et critères :
Lors de l'évaluation, l'étudiant doit apporter son ordinateur portable personnel qui doit être chargé et muni du logiciel Excel. L'évaluation se fait à livre ouvert. L'emploi de la calculatrice est également autorisé. L'étudiant doit réaliser plusieurs exercices à partir d'un fichier Excel fourni.

Un examen de seconde session est organisé selon les mêmes modalités que celles de la première session.

Total: 40 points
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Pour assister au cours, l'étudiant doit apporter son ordinateur portable personnel qui doit être chargé et muni du logiciel Excel.
Contacts :
maryline.briquet@hel.be