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18 DESCRIPTIF DES MODULES 1ère année du Cycle Ingénieur (Semestre 1 et 2) 19 DE

18 DESCRIPTIF DES MODULES 1ère année du Cycle Ingénieur (Semestre 1 et 2) 19 DESCRIPTIF DE MODULE M1.1 Université : Cadi Ayyad Etablissement : Ecole Nationale des Sciences Appliquées de Marrakech Département : Enseignement Général Intitulé du module : Probabilité 20 1. IDENTIFICATION DU COORDONNATEUR DU MODULE Nom et Prénom : Ouassou Idir Grade : PA Spécialité(s) : Mathématiques Appliquées Tél. : 0 24434745/46 Fax : 024434740 E. Mail : idir.ouassou@ensa.ac.ma 2. OBJECTIFS DU MODULE On introduira tout d'abord les notions essentielles de la théorie des probabilités qui sont à la base de toute modélisation des phénomènes aléatoires étudiés (Notions élémentaires de la modélisation aléatoire : probabilité, variable aléatoire, loi, espérance, variance, indépendance) Ensuite, nous effectuerons la mise en place de cet théorie sur de nombreux exemples d’applications. 3. PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES Analyse I, Analyse II et Analyse III 4. COMPOSITION DU MODULE 4.1. Enseignement Eléments du module Volume horaire global Cours TD TP Probabilité 40h 16h Total Total général 56h 4.2. Activités pratiques Activités Durée en jours Travaux de terrain Projets Stages Visites d’études Total général 21 5. CONTENU 5.1. Eléments de module Eléments de module Description des programmes Probabilité Chapitre 1 Dénombrement 1) les principes additifs (avec les partitions) et multiplicatifs avec les arbres) 2) Les p–Listes avec répétition (pn), les p-liste sans répétition (A p n ), les permutations (n!) 3) Les parties de P éléments pris parmi n appelé combinaisons (C p n ). Propriétés des C p n Chapitre 2 la notion de probabilité 1) Univers, ensemble des événements P (), l’application p et l’équiprobabilité. 2) Variable aléatoire, Espérance, variance et écart- type. Fonction de répartition. 3) Probabilité conditionnelle et événements indépendants…… 4) Loi forte des grands nombres et le théorème de la limite centrale. Chapitre 3 Lois de probabilités discrètes 0) Loi de Bernoulli. Propriétés 1) loi binomiale. Propriétés 2) loi hypergéométrique. Propriétés 3) Loi de poison .Propriétés 4) Approximation par la loi de Poisson. Chapitre 4 Lois de probabilités continues 1- Variables aléatoires continues. Fonctions de densité et de répartition. Moments et moment centrés d’ordre K. 2- La loi normale. Utilisation de la table de la normal. La droite de Henry 3- Approximations des loi binomiale, .loi hypergéométrique et loi de poisson par la loi normale. 4- La loi du Chi- deux 5- La loi de Student 6- La loi de Fisher-Snédecor Chapitre 4 la régression linéaire Le critère des moindres carrés. Variance et covariance. 22 5.2. Activités pratiques Activités pratiques Objectifs et des modalités d’organisation 6. DIDACTIQUE DU MODULE Le cours probabilités comprend, pour les élèves, les horaires hebdomadaires suivants :  4 h de cours.  2h de TD. Les énoncés de TD ainsi les notes de cours sont mis à la disposition des élèves deux semaines à l’avance. Les élèves sont obliger de les préparer avant la science de TD. 7. EVALUATION 7.1. Modalités d’évaluation Contrôle continu, devoirs et évaluation de l'enseignant 7.2. Note du module  Contrôle 1: 40%  Contrôle 2: 40%  Evaluation: 20% 7.3. Validation du module La note minimale requise pour la validation du module : 12/20. La note après rattrapage = (40% de la note du module) + (60% de la note du rattrapage) sans que cette note ne soit supérieure à la moyenne requise de validation du module qui est 12/20. 23 DESCRIPTIF DE MODULE M1.2 Université : Cadi Ayyad Etablissement : Ecole Nationale des Sciences Appliquées de Marrakech Département : Enseignement Général Intitulé du module : Statistiques 24 1. IDENTIFICATION DU COORDONNATEUR DU MODULE Nom et Prénom : Ouassou Idir Grade : PA Spécialité(s) : Mathématiques Appliquées Tél. : 024434745/46 Fax : 024434740 E. Mail : idir.ouassou@ensa.ac.ma 2. OBJECTIFS DU MODULE Les statistiques sont devenue un outil incontournable dans de nombreux domaines : biologie, médecine, économie ... De plus, de nouveau besoin apparaissent pour traiter les grosses masses de données (analyse des données, data mining) aussi bien dans le secteur tertiaire que le secteur industriel. Ce cours est une introduction à la théorie des statistiques, il donne les bases théoriques nécessaires à la bonne utilisation des outils statistiques. 3. PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES Analyse I, Analyse II, Analyse II et Probabilités. 4. COMPOSITION DU MODULE 4.1. Enseignement Eléments du module Volume horaire global Cours TD TP Statistiques 40h 16h Total Total général 56h 4.2. Activités pratiques Activités Durée en jours Travaux de terrain Projets Stages Visites d’études Total général 25 5. CONTENU 5.1. Eléments de module Eléments de module Description des programmes Statistique 1ère Partie- Statistique descriptive A- Statistique à une dimension. 1- Le vocabulaire de base 2-1 Présentation et représentation des données 2-1-1 Cas d’un caractère qualitatif 2-1-2 Cas d’un caractère quantitatif discret 2-1-3 Cas d’un caractère quantitatif continu 2- Les caractéristiques de tendance centrale (moyenne, mode, médiane). 3-Les caractéristiques de dispersion (variance, écart-type, quartiles, quantiles, déciles, écart- interquartile). 4- Les caractéristiques de forme (coefficients d’asymétrie et d’aplatissement). 5- La boite à moustaches. B- Statistiques à deux dimensions 1-Distributions bi variées. Distributions marginales Distribution conditionnelles. 2- La covariance. 3-Le coefficient de corrélation linéaire. 4-La régression linéaire simple. 2ème Partie Statistique inférentielle I- L’échantillonnage 1.1 Introduction 1.2 Méthodes d’échantillonnage 1.3 Statistiques et distributions d’échantillonnage II- L’estimation 2.1 Estimation ponctuelle 2.1.1 Estimateurs sans biais 2.1.2 Estimateurs efficaces 2.2 Estimation par intervalle de confiance. 2.2.1 Estimation par intervalle par pour une moyenne. 2.2.2 Estimation par intervalle pour une variance. 2.2.3 Estimation par intervalle pour fréquence. 26 III – Les Tests 3.1 Principe des tests 3.2 Requises et probabilités d’erreurs 3.3 Les tests d’hypothèses (testes paramétriques). 3.3.1 Les teste de conformité -Test d’une moyenne. -Test d’une fréquence. -Test d’une variance. 3.3.2 Les tests d’homogénéité. -Test d’égalité de deux moyennes (échantillons indépendants et appariés) -Test d’égalité de deux fréquences. -Test d’égalité de deux variances. 3.4 Les tests du x2 3.4.1 Les tests d’ajustement à une distribution théorique connue 3.4.2 Les tests d’homogénéité du x2. 5.2. Activités pratiques Activités pratiques Objectifs et des modalités d’organisation 6. DIDACTIQUE DU MODULE Le cours d'Analyse 1 comprend, pour les élèves, les horaires hebdomadaires suivants :  4 h de cours.  2h de TD. Les énoncés de TD sont mis à la disposition des élèves deux semaines à l’avance. Les élèves sont obliger de les préparer avant la science de TD.. 7. EVALUATION 7.1. Modalités d’évaluation Contrôle continu, devoirs et évaluation de l'enseignant 7.2. Note du module  Contrôle 1: 40%  Contrôle 2: 40% Evaluation: 20% 7.3. Validation du module la note minimale requise pour la validation du module : 12/20 La note après rattrapage = (40% de la note du module) + (60% de la note du rattrapage) sans que cette note ne soit supérieure à la moyenne requise de validation du module qui est 12/20. 27 DESCRIPTIF DE MODULE M1.3 Université : Cadi Ayyad Etablissement : Ecole Nationale des Sciences Appliquées Département : Génie Informatique Intitulé du module : Systèmes d’information & Bases de données relationnelles. 28 1. IDENTIFICATION DU COORDONNATEUR DU MODULE Nom et Prénom : Mejhed Habiba Grade : PA Spécialité(s) : génie informatique Tél. : 0 24 43 47 45/46 Fax : 0 24 43 47 40 E. Mail mejhed90@gmail.com 2. PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES SGBD Access Visual Basic 3. OBJECTIFS DU MODULE Ce module est consacré à l’analyse et la modélisation d’un système d’information et aux principes de mise en oeuvre des bases de données relationnelles, ainsi qu’à la pratique des Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD). Dont voici, une brève description du contenu : Partie I : Systèmes d’informations : cette partie est une introduction à l’analyse et la modélisation des systèmes d’information. Le cours présente d’abord la technique classique de conception Merise. Partie II : Bases de données et SGBD : Cette partie couvre tout d’abord la conception à l’aide du modèle entité/association, puis le passage au modèle relationnel afin d’obtenir un schéma simple, correct et complet, comprenant des tables, des contraintes, des vues, etc. Suivi par les langages d’interrogation et de manipulation de données : L’algèbre relationnelle et le langage SQL. Ensuite, la théorie de la normalisation. La mise en pratique de cet enseignement sera réalisée sur l’environnement SGBD ACCESS . 4. COMPOSITION DU MODULE 4.1. Enseignement Eléments du module Volume horaire global Cours TD TP Systèmes d’information & Bases de données relationnelles. 39 17 8 Total 39 17 8 Total général 64h 29 4.2. Activités pratiques Activités Durée en jours Travaux de terrain Projets Hors PFE Stages Visites d’études 1. : mini projet Total Total général 5. CONTENU 5.1. Eléments du module Eléments de module Description des programmes Systèmes d’information & Bases de données relationnelles. 1. : S. I. 1. introduction a la méthode Merise 2. niveaux de modélisation 3. modèle conceptuel de données 4. modèle organisationnel des traitements 5. modèle logique des données 2. : B. D. 1 Introduction aux bases de données 1. Notion de bases de données 2. Structure d’une base de données a. structure physique des fichiers et des enregistrements b. structure logique : aperçu sur les modèles de données hiérarchique, réseau, relationnel et objet. 2 Le modèle Entité/Association 1. Présentation du modèle E/A 2. Le modèle 3. uploads/Management/ cnp-ge-old-pdf.pdf