PGE - Filière Data Science & AI for Business

Ce cours offre une introduction complète à l'analyse de données moderne et aux techniques de prévision, combinant les concepts statistiques fondamentaux avec des manipulations avancées de données à l'aide de Python. Les étudiants acquerront les connaissances nécessaires pour analyser efficacement les données et utiliser Python pour manipuler et visualiser de grands ensembles de données. Ils développeront des compétences pratiques pour appliquer les principes statistiques à des analyses descriptives, exécuter des calculs sur des ensembles de données, et créer des représentations graphiques mettant en valeur les principales caractéristiques des données. Ce cours met l'accent sur la communication claire et efficace des résultats d'analyse de données et fournit une expérience pratique essentielle pour extraire et interpréter des informations issues de données complexes.

Ce cours explore les principes et pratiques des Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD), en se concentrant sur les solutions logicielles dédiées à la collecte, la récupération et la sécurité des données. Les étudiants comprendront les bases de la conception des bases de données et le rôle des modèles de données dans la structuration des informations. Ils analyseront différents modèles et architectures de bases de données, évaluant leurs forces et leurs faiblesses. Les étudiants développeront des compétences pratiques pour rédiger et exécuter des requêtes SQL permettant de récupérer, manipuler et gérer les données dans des bases relationnelles. Ce cours adopte une approche systémique de la gestion des bases de données, favorisant une gestion efficace et sécurisée des données.

Ce cours introduit les bases mathématiques de l'apprentissage automatique, en se concentrant sur l'algèbre linéaire, le calcul différentiel, l'optimisation numérique et la théorie des probabilités. Les étudiants disposeront des outils nécessaires pour comprendre et mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique. Ils acquerront une compréhension approfondie des concepts fondamentaux tout en développant des compétences pratiques pour appliquer ces notions à la résolution de problèmes d'apprentissage automatique. Les concepts sont illustrés à l'aide de Python, bien que celui-ci ne soit pas inclus dans l'évaluation du cours. 

Ce cours offre une compréhension complète des techniques de construction de portefeuilles optimaux, en commençant par une évaluation de la rentabilité des actifs et en abordant les défis courants. Les étudiants apprendront à analyser les techniques d’optimisation de portefeuilles et à utiliser des outils Python pour effectuer des analyses risque-rendement. Ce cours met également l'accent sur la collaboration en équipe, l'adoption d'une approche systémique et la conception de stratégies dans des conditions d'incertitude, combinant savoirs théoriques et applications pratiques.

Ce cours développe des compétences clés en management pour les étudiants spécialisés en Data Science et IA. Grâce à une approche d’apprentissage par l’action, les participants apprendront les théories relatives aux dynamiques d’équipe, à la communication et au leadership, tout en renforçant leurs capacités à donner et recevoir des feedbacks constructifs. Le cours met l'accent sur l'écoute active, la réflexion sur son propre style de leadership et la participation effective à des équipes diverses.

Ce cours fournit aux étudiants des compétences essentielles en visualisation de données, en soulignant son rôle crucial dans l’interprétation et l’analyse des données. Les étudiants comprendront l’importance de la visualisation dans le processus d’analyse et apprendront à appliquer des techniques de visualisation basiques et avancées à l’aide de divers outils. Ils développeront des compétences pratiques pour analyser des ensembles de données, créer des représentations visuelles significatives permettant d’en tirer des insights, et améliorer ces visualisations en s’appuyant sur des principes de meilleures pratiques et d’interactivité. Le cours encourage également les étudiants à concevoir des transformations organisationnelles alignées sur des futurs souhaitables, en combinant expertise technique et réflexion stratégique.

Ce cours examine les marchés obligataires, la dynamique de la courbe des taux et la gestion du risque de taux d'intérêt à l’aide de l’analyse de la duration et de la convexité. Les étudiants acquerront une compréhension des principes de valorisation des obligations, des courbes de rendement et des risques liés aux taux d'intérêt, ainsi que des modèles de valorisation des dérivés, comme les contrats à terme, les options et les swaps. Ils développeront des compétences pratiques pour structurer, valoriser et gérer ces instruments financiers. Le cours couvre également les stratégies de couverture pour atténuer les risques financiers, tout en adoptant une approche systémique et en concevant des stratégies adaptées à l’incertitude des marchés financiers.

Ce cours offre aux participants des connaissances fondamentales en marketing, en mettant en lumière son rôle clé au sein des organisations. Les étudiants apprendront ce qu’est le marketing, sa fonction organisationnelle, et le processus de création de valeur du point de vue des clients, des organisations et de la société dans son ensemble. Ils développeront également leur capacité à intégrer divers outils et techniques marketing de manière cohérente, tout en apprenant à concevoir des transformations organisationnelles alignées avec des futurs souhaitables. Le cours combine perspectives théoriques et compétences pratiques pour préparer les étudiants à des pratiques marketing efficaces.

Ce cours propose une introduction pratique à la modélisation quantitative et à l’apprentissage automatique, avec un accent sur leur application en Python dans un contexte d’affaires. Les étudiants découvriront les approches clés de l’apprentissage supervisé et non supervisé, tout en explorant les biais, les préoccupations éthiques et les risques associés aux études en apprentissage automatique. Ils acquerront des compétences pratiques pour effectuer une analyse complète, évaluer les métriques clés, et interpréter la signification statistique des résultats. Le cours met également l’accent sur l’adoption d’une pensée systémique et la conception de stratégies adaptées à l’incertitude, préparant les participants à relever des défis concrets dans des applications commerciales.

Ce cours examine les dilemmes éthiques et les cadres réglementaires liés au développement et au déploiement de l’intelligence artificielle (IA). Les étudiants aborderont des problématiques comme les biais, la confidentialité, la responsabilité et la transparence pour promouvoir une utilisation responsable de l’IA. Le cours couvre les cadres réglementaires majeurs (tels que le RGPD et l’AI Act de l’UE) et les principes éthiques clés tels que l’équité, la transparence et la protection des données. Les participants développeront des compétences pour appliquer des cadres éthiques à des cas concrets et communiquer efficacement des enjeux complexes aux parties prenantes.