Programme des cours 2025-2026
AUTM3010-1  
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.

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