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Il y a 4 modules dans ce cours
Des modèles quantitatifs utiles vous aident à prendre des décisions éclairées dans des situations où les facteurs affectant votre décision sont clairs, ainsi que dans des situations où certains facteurs importants ne sont pas clairs du tout. Dans ce cours, vous apprendrez à créer des modèles quantitatifs qui reflètent des réalités complexes et à inclure dans votre modèle des éléments de risque et d'incertitude. Vous apprendrez également les méthodes de création de modèles prédictifs permettant d'identifier les choix optimaux, et comment ces choix évoluent en fonction des changements dans les hypothèses du modèle. Vous apprendrez également les bases de la mesure et de la gestion du risque. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de construire vos propres modèles avec vos propres données, de sorte que vous pourrez commencer à prendre des décisions fondées sur des données. Vous serez également préparé pour le cours suivant de la Specializations.
Ce module est conçu pour vous apprendre à analyser des contextes présentant de faibles niveaux d'incertitude et à identifier les meilleures décisions dans ces contextes. Vous explorerez la boîte à outils d'optimisation, apprendrez à construire un modèle algébrique à l'aide d'un exemple publicitaire, à convertir le modèle algébrique en un modèle de feuille de calcul, à travailler avec Solver pour découvrir la meilleure décision possible, et examinerez un exemple qui introduit une représentation simple du risque dans le modèle. À la fin de ce module, vous serez en mesure de construire un modèle d'optimisation, d'utiliser Solver pour découvrir la décision optimale sur la base de vos données et de commencer à ajuster votre modèle pour tenir compte d'éléments de risque simples. Ces compétences vous permettront de traiter des modèles de grande taille tant que l'incertitude réelle des valeurs d'entrée n'est pas trop élevée.
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs
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4 vidéos•Total 60 minutes
Introduction au cours•2 minutes
1.1 Comment construire un modèle d'optimisation : Campagne publicitaire des lecteurs de Hudson•13 minutes
1.2 Optimisation avec le solveur et d'autres entrées de données•27 minutes
1.3 Ajouter du risque : gérer les investissements chez Epsilon Delta Capital•18 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
PDF des diapositives de la semaine 1•10 minutes
Fichiers Excel pour la semaine 1•10 minutes
2 devoirs•Total 60 minutes
Quiz pratique n° 1•30 minutes
Semaine 1 : Modélisation en cas de faible incertitude Quiz•30 minutes
Semaine 2 : Risque et récompense : Modélisation des environnements à forte incertitude
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Que faire si l'incertitude est la caractéristique principale de la situation que vous essayez de modéliser ? Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles pour des situations comportant un grand nombre de variables. Vous examinerez les paramètres d'incertitude élevée, les distributions de probabilité et le risque, les scénarios courants pour les variables aléatoires multiples, la manière d'intégrer la réduction du risque, la manière de calculer et d'interpréter les valeurs de corrélation, et la manière d'utiliser les scénarios pour l'optimisation, y compris l'analyse de sensibilité et la frontière efficiente. À la fin de ce module, vous serez en mesure d'identifier et d'utiliser des modèles courants d'incertitude future pour élaborer des scénarios qui vous aideront à optimiser vos décisions commerciales en présence de variables multiples et d'un degré de risque élevé.
Inclus
3 vidéos2 lectures2 devoirs
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3 vidéos•Total 51 minutes
2.1 Paramètres d'incertitude élevée, distributions de probabilités, incertitude et risque•17 minutes
2.2 Scénarios courants pour les variables aléatoires multiples, la réduction du risque et le calcul et l'interprétation des valeurs de corrélation•18 minutes
2.3 Utilisation de scénarios pour l'optimisation en cas d'incertitude élevée, analyse de sensibilité et frontière efficiente•15 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
PDF des diapositives de la semaine 2•10 minutes
Fichiers Excel pour la semaine 2•10 minutes
2 devoirs•Total 60 minutes
Quiz pratique n°2•30 minutes
Semaine 2 : Modélisation en cas d'incertitude élevée Quiz•30 minutes
Semaine 3 : Choisir des distributions adaptées à vos données
Module 3•3 heures à terminer
Détails du module
Lorsque nous prenons des décisions commerciales, nous nous tournons souvent vers le passé pour faire des prédictions pour l'avenir. Dans ce module, vous examinerez les distributions de variables aléatoires couramment utilisées pour modéliser l'avenir et faire des prédictions. Vous apprendrez à créer des visualisations de données significatives dans Excel, à choisir la bonne distribution pour vos données, à explorer les différences entre les distributions discrètes et les distributions continues, et à tester votre choix de modèle et votre hypothèse pour vérifier la qualité de l'ajustement. À la fin de ce module, vous serez en mesure de représenter vos données à l'aide de graphiques, de choisir le meilleur modèle de distribution pour vos données et de tester votre modèle et votre hypothèse pour voir s'ils correspondent le mieux à vos données.
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs
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4 vidéos•Total 81 minutes
3.1 Données et visualisation : Représentation graphique•22 minutes
3.2, pt 1 : Choisir parmi les distributions : Distributions discrètes•26 minutes
3.2, pt 2 : Choisir parmi les distributions : Distributions continues•11 minutes
3.3 Tests d'hypothèses et qualité de l'ajustement•23 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
PDF des diapositives de la semaine 3•10 minutes
Fichiers Excel pour la semaine 3•10 minutes
2 devoirs•Total 60 minutes
Quiz pratique n°3•30 minutes
Semaine 3 : Quiz sur le choix des distributions adaptées•30 minutes
Semaine 4 : Équilibrer les risques et les bénéfices à l'aide de la simulation
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module est conçu pour vous aider à utiliser des simulations afin de pouvoir comparer différentes alternatives lorsque des distributions continues sont utilisées pour décrire l'incertitude. Grâce à un examen approfondi de la boîte à outils de simulation, vous apprendrez à prendre des décisions dans des contextes d'incertitude élevée où les entrées aléatoires sont décrites par des distributions de probabilité continues. Vous apprendrez également à exécuter un modèle de simulation, à analyser les résultats de la simulation et à comparer les décisions alternatives pour choisir la solution la plus optimale. À la fin de ce module, vous serez en mesure de prendre des décisions et de gérer les risques à l'aide de la simulation et, plus généralement, de prendre des décisions commerciales fructueuses dans un monde des affaires de plus en plus complexe et en évolution rapide.
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs
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4 vidéos•Total 53 minutes
4.1 : Modélisation de l'incertitude : Des scénarios aux distributions continues•19 minutes
4.2 Connecter des entrées et des sorties aléatoires dans une simulation•23 minutes
4.3 Analyse et interprétation des résultats de la simulation : Évaluer les alternatives à l'aide des résultats de la simulation•11 minutes
Conclusion du cours•0 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
PDF des diapositives des conférences•10 minutes
Fichiers Excel pour la semaine 4•10 minutes
2 devoirs•Total 60 minutes
Quiz pratique n°4•30 minutes
Semaine 4 : Quiz sur l'utilisation des simulations•30 minutes
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Évaluations de l’enseignant
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L'université de Pennsylvanie (communément appelée Penn) est une université privée située à Philadelphie, en Pennsylvanie, aux États-Unis. Membre de l'Ivy League, Penn est la quatrième plus ancienne institution d'enseignement supérieur des États-Unis et se considère comme la première université des États-Unis à proposer des études de premier et de deuxième cycle.
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Avis des étudiants
4.6
2 225 avis
5 stars
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1 star
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J
J
5·
Révisé le 27 nov. 2019
Tough course but challenging in a good way. This course challenges you to think differently and will improve your skillset in many areas including analysis, critical thinking, and numbers.
C
CO
4·
Révisé le 20 févr. 2020
one of the best, as a data analyst this course will give you the necessary knowledge needed in business intelligence and financial modelling. The last week was very challenging but apt.
A
AC
5·
Révisé le 28 sept. 2020
One of the most useful courses I've taken to date. This course is what the Spreadsheets and Models course should have been. Only complaint was week 3 was unnecessarily lengthy.
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Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
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