2024-2025 / INFO2048-1

Business Analytics

Durée

30h Th

Nombre de crédits

 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en digital business5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Financial Engineering5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Financial Engineering (Digital Business)5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Intrapreneurship and Management of Innovation Projects5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en management et technologies (Industrial Business Engineering)5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en sustainable performance management5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Supply Chain Management and Business Analytics5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Supply Chain Management and Business Analytics (Digital Business)5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en sciences et technologies5 crédits 
 Master en sciences mathématiques, à finalité approfondie5 crédits 
 Master en sciences mathématiques, à finalité didactique5 crédits 

Enseignant

Michael Schyns

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue anglaise

Organisation et évaluation

Enseignement au deuxième quadrimestre

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Ce cours est donné en anglais. Veuillez consulter la description en anglais.

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Voir description en anglais

Savoirs et compétences prérequis

Etre à l'aise avec un ordinateur

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Voir version en anglais

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Cours donné exclusivement en présentiel


Informations complémentaires:

Présentiel

Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées

Requis 
PDF syllabus surLol@
Recommendé:
Introduction to Data Mining, Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Pearson Inertnational.

Modalités d'évaluation et critères

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite

Travail à rendre - rapport


Explications complémentaires:

Voir la version en anglais.

 

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

Ce cours est donné en anglais.
Voir le commentaire en anglais.

Contacts

M. Schyns, HEC-Liege, N1 M.Schyns@uliege.be

Association d'un ou plusieurs MOOCs