MQT-8003 Sujets spéciaux en méthodes quantitatives

Comme son titre l'indique, ce cours porte sur des sujets spéciaux pour un ou des étudiants inscrits au doctorat en sciences de l'administration (Ph.D.), dans la mesure où le Département peut disposer d'une ressource spécialisée dans ces sujets.

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  • 3 Crédits

  • Cycle du cours

    • Troisième cycle

  • Modes d'enseignement

    • Régulier

Responsables

  • Faculté des sciences de l'administration
  • Département d'opérations et systèmes de décision

Restrictions à l'inscription

Cycle d'études

Doit être inscrit à:

  • Troisième cycle

Programme

Doit être inscrit à:

  • Doctorat en sciences de l'administration

Certaines sections de cours peuvent comporter des restrictions additionnelles.

Cette activité est contributoire dans:

Cours équivalents ou jumelés ULaval

Les cours équivalents sont des activités de même cycle dont le contenu est identique ou très semblable. La réussite de l'un entraîne la reconnaissance de l'autre. Si, à l’une des sessions indiquées, vous avez réussi un cours équivalent, vous n’avez pas à vous inscrire au cours présenté sur cette page. Le cours équivalent vous sera reconnu.

Les cours jumelés sont des activités de cycles différents. Si vous avez suivi un cours de 1er cycle de niveau 4000, vous ne pouvez pas suivre le cours correspondant de niveau 6000 ou 7000 si vous poursuivez des études au 2e ou au 3e cycle et vous ne pouvez pas demander à la direction de votre programme de le reconnaître.

Cette page constitue la description officielle de cette activité. L'Université Laval se réserve le droit de modifier l'activité sans préavis. Tous les horaires indiqués sont sujets à changement.

Répartition hebdomadaire

  • 3h Cours
  • 0h Laboratoire ou travaux pratiques
  • 6h Travail personnel
  • 9h Total

Horaire

Pour vous inscrire, accédez à monPortail.

Hiver 2020 – 1 section offerte

NRC 20977 Capacité maximale: 5 étudiants

IMPORTANT : En vous inscrivant à ce cours, vous acceptez que l’enseignement soit entièrement offert en anglais. De plus, l’ensemble des travaux, évaluations et examens devront être réalisés en anglais.This course will introduce the students to a number of topics in modern statistical learning methods that were developed for the analysis of large, high-dimensional and complex data. The goal is to provide a very applied overview of such methods, that have a huge potential in a number of business disciplines. The focus will be on the basic ideas of the methods and on their applications, more than on their mathematical details. Computing will be in R, so part of the course will be devoted to R programming and labs where students will work on applying the methods to real data problems.

Hiver 2018 – 1 section offerte

NRC 18418 Capacité maximale: 5 étudiants