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Project in Data Analytics

  • Enseignant(s):   M.Boldi  
  • Titre en français: Projet en data analytics
  • Cours donné en: anglais
  • Crédits ECTS: 6 crédits
  • Horaire: Semestre d'automne 2021-2022, 4.0h. de cours (moyenne hebdomadaire)
  •  séances
  • site web du cours site web du cours
  • Formations concernées:
    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation marketing

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation comportement, économie et évolution

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation stratégie, organisation et leadership

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation business analytics
  • Permalink:



       

 

Objectifs

Ce cours est la suite de Company Projects in Business Analytics.

En cas de réussite, l'étudiant sera capable de :

  • Développer et mettre en œuvre des solutions d'analyse de données,
  • Organiser le travail en groupe,
  • Rédiger un rapport et le présenter dans un contexte de travail en groupe.

Contenus

Les étudiants, organisés en groupes, reçoivent une problématique d'un sponsor : entreprise, institut de recherche, etc.

Le travail consiste à comprendre le problème, à mener les recherches nécessaires et à développer une ou plusieurs solutions. Le travail se fait en collaboration avec l'entreprise.

Les sujets sont l'analyse de données, l'apprentissage automatique, les statistiques dans des domaines aussi divers que la tarification, les opérations, la chaîne d'approvisionnement, les RH, etc. Des sujets plus techniques pourraient être proposés.

Il ne s'agit pas d'un stage et, sauf accord contraire, les étudiants ne sont pas censés travailler dans l'entreprise. Le travail reste au sein de l'Université de Lausanne.

Puisqu'ils reçoivent des données sensibles, les étudiants doivent signer des accords de confidentialité. L'étudiant ne peut pas s'inscrire au cours sans les accepter.

Le cours est limité en nombre de participants en fonction du nombre de projets soumis qui peut varier d'une année à l'autre. La sélection se fera selon le principe du premier arrivé, premier servi.

Pré-requis

Data Science, R and/or Python programming.

Evaluation

1ère tentative

Examen:
Sans examen (cf. modalités)  
Evaluation:

À la fin du projet, les étudiants devront fournir un rapport écrit détaillé et faire une présentation. Ces deux travaux forment la note finale du groupe. Une note de comportement individuel au cours du projet module la note de groupe :

Note individuelle = 0,6 * Note de groupe + 0,4 * Note de participation.

Avec note de groupe = 0,5 * Note du rapport + 0,5 * Présentation

Rattrapage

Examen:
Sans examen (cf. modalités)  
Evaluation:

Rédiger un complément au rapport final, et présenter ce complément.



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