Model 3

compétences) 2- Pré-requis (définir les UE et les compétences indispensables pour suivre l’UE concernée) 3- Eléments constitutifs de l’UE (ECUE) 3.1- Enseignements Eléments constitutifs Volume horaire semestriel (1 semestre = 14 semaines) Crédits Cours TD TP Autres 1- Data Mining et Statistique Décisionnelle 21h 3 2- Risk management quantitatif 42h 5 3- Total 63h 8 3.2- Activités pratiques (Projets, stages, mémoires…..) Activités

THÈSE présentée à l’École Normale Supérieure de Cachan pour obtenir le grade de Docteur de l’École Normale Supérieure de Cachan par : Spécialité : Pierre-Alain R EYNIER I NFORMATIQUE Vérification de systèmes temporisés et distribués : modèles, algorithmes et implémentabilité. Soutenue le 21 juin 2007, devant un jury composé de : – – – – – – – Parosh Aziz A BDULLA Ahmed B OUAJJANI Patricia B OUYER Serge H ADDAD Claude JARD François L AROUSSINIE Jean-François R ASKIN

nous interpellent et qui nous amènent à nous poser des questions ;… c’est enfin, construire des modèles explicatifs qui nous permettent d’appréhender le monde qui nous entoure. »2 On distingue dans les démarches scientifiques les conceptions « positiviste-empiriste » et les conceptions « socio-constructiviste ». Tableau I Comparaison des conceptions « positiviste-empiriste » et « socioconstructiviste »3 Conception « positiviste-empiriste » La science commence avec des observations. Croyance en une

affaires, on s’appuie sur des éléments passés. On considère que l’avenir est lié au passé, et on ajoutera à cela les informations qui vont nous permettre d’anticiper sur l’avenir. On va observer les chiffres d’affaire du passé Ces modèles qui extrapole sont appelé modèle passéiste et l’approche technique est dite descriptive. 1 .On étudie le chiffre d’affaire en million d’euro entre 2004 et 2012 En 2004 le chiffre d’affaire est de 10 ensuite il est de 12 puis de 13 puis de 16, de 17,19, ensuite

Organisations Thème : LE Modèle SCOR Thème : LE Modèle SCOR Année universitaire 2011/2012 SOMMAIRE : Introduction * Définition * Les processus du modèle * Les apports du modèle * Convergence scor/sigmasix conclusion

diffusion de documents (cf. Guylaine) T81.4 Facilitation des échanges internes (cf. Fabienne ou Guylaine) * 4 travaux = 4 fiches * 2 logiciels par mission avec les fonctionnalités avancées des logiciels utilisés Exemples : * Créer des modèles de documents numériques dans le respect de la charte graphique de l’entreprise * Créer des formulaires interactifs (enquête interne, définition des besoins…) créer le ou les formulaires, rédiger une procédure d’utilisation * A partir d’une

de modélisation, l’effet produit par un choc (ou par plusieurs chocs aléatoires) à un instant t est transitoire. Le modèle étant déterministe, la chronique retrouvera son mouvement de long terme qui est ici la droite de tendance. Il est possible de généraliser cet exemple à des fonctions polynomiales de degré quelconque mais aussi à des formesft non linéaires ou encore à des modèles où est un processus de type ARMA. B. Les processus DS Les processus DS sont des processus que l’on peut

extraire des informations cachées par analyse globale à découvrir des modèles (“patterns”) difficiles à percevoir 2 Définition  Data mining  ensemble de techniques d'exploration de données afin d'en tirer des connaissances (la signification profonde) sous forme de modèles présentés à l ’utilisateur averti pour examen Données entrepôt Data mining Découverte de modèles Connaissances Compréhension Prédiction 3 Définition du DM  « l’ensemble des algorithmes et méthodes destinés

Préciser les caractéristiques de la prévision • 2. Première étape incontournable : analyser graphiquement les séries • 3. Techniques de lissage • 4. Décomposition tendance déterministe - fluctuations • 5. Décomposition saisonnalité déterministe - fluctuations • 6. Modélisation des fluctuations stationnaires • 7. Trend et saisonnalité stochastiques • 8. Les principaux modèles de régression utilisés en prévision • 9. Évaluation et combinaison de prévisions • 10. Incertitude associée aux prévisions

gouvernance? De la gouvernance actionnariale à la gouvernance cognitive* Février 2002 Gérard Charreaux, Professeur à l’Université de Bourgogne Pôle d’économie et de gestion (Iae-Latec) 2, Bd Gabriel, BP 26611 21066 Dijon Cedex, France Fax: +33 (0)3 80 39 54 88 Email : gerard.charreaux@wanadoo.fr * Ce texte est en cours de publication sous le titre « Le gouvernement des entreprises » dans J. Allouche (Coord.), Encyclopédie des ressources humaines, Economica. 2 Le thème du « gouvernement