69
/ 100

Les statistiques font partie de notre quotidien. Même si nous ne travaillons pas directement avec des méthodes statistiques dans notre travail quotidien, nous sommes confrontés à une multitude de statistiques chaque jour.

Nous apprenons les cours des actions, les tendances du marché du travail, les projections électorales en cours ou les évaluations de la Premier League anglaise via la télévision, les journaux ou Internet.

Dans l’usage quotidien, le terme « statistiques » fait souvent référence à un ensemble de données, comme la distribution des médailles aux Jeux Olympiques.

Pour les statisticiens, cependant, la discipline scientifique concerne les paramètres qui peuvent être dérivés de données statistiques, telles que la valeur moyenne ou la médiane.

Big Data – Le nouveau pétrole de notre temps

Dans notre société, les données obtenues par mesure ou observation jouent un rôle de plus en plus central et déterminant. Ce n’est pas pour rien qu’ils sont décrits comme le nouveau pétrole de notre temps.

Cela s’applique à la fois aux données collectées à notre sujet quotidiennement et aux données, chiffres clés et mesures dans un contexte commercial.

En raison des développements technologiques nouveaux et rapides, la quantité de données disponibles dans tous les domaines d’activité d’une entreprise ne cesse de croître. Mais que faites-vous de ces données et quels bénéfices les entreprises peuvent-elles en tirer ?

Les entreprises et les responsables de l’analyse des données sont de plus en plus confrontés au défi d’appliquer les nouvelles méthodes d’analyse émergentes du « Big Data ».

Ils doivent développer une nouvelle compréhension de l’analyse des données et identifier et ouvrir des opportunités et des perspectives.

La numérisation dans les entreprises exige de nouvelles compétences

La capacité à analyser et traiter de grandes quantités de données de manière « intelligente » et ainsi créer des bases valables pour les décisions entrepreneuriales devient d’autant plus importante que la digitalisation est pratiquée dans l’organisation des entreprises.

Ce savoir-faire en analyse de données devient un succès clé et constitue la base de la prise de décision et du développement de la stratégie en entreprise.

Afin de garantir la disponibilité d’un personnel bien formé, il est nécessaire de faire de l’apprentissage sur le lieu de travail la norme et de renforcer la formation continue dans la vie professionnelle.

À l’avenir, la formation initiale sera de moins en moins adaptée aux exigences des carrières professionnelles, car les connaissances deviennent de plus en plus obsolètes et les évolutions technologiques rapides rendent nécessaires de nouvelles aptitudes et compétences.

From Big to Smart Data – Data Analytics au centre des nouveaux cours de statistiques de la DGQ

Ce point de vue est particulièrement vrai des exigences et des énormes opportunités pour les entreprises dans le domaine de l’analyse de données.

La DGQ réagit à cela et met de nouveaux accents dans la tradition en tant que partenaire de formation reconnu pour la statistique :

Les données de production servent de base à l’optimisation des machines et des processus, à la prévision du bilan de production et à la garantie de la qualité des produits
La stabilité du processus est contrôlée avec l’analyse des données comme base d’une haute qualité reproductible
La capacité analytique est établie pour déterminer et prédire la fiabilité des produits
Les décisions entrepreneuriales et la stratégie d’entreprise bénéficient des informations issues des données

Les opportunités du Big Data sont utilisées pour une prise de décision plus rapide, plus d’innovation et un avantage concurrentiel

Les méthodes et modèles statistiques continueront de servir de base à l’obtention de résultats valables.

S’appuyant sur des méthodes statistiques éprouvées et toujours valables, la DGQ déplace l’accent de l’acquisition des connaissances vers l’analyse des données.

D’une part, l’offre renouvelée comprend des domaines d’application éprouvés des méthodes statistiques, comme dans le contrôle et l’analyse de procédés ou la planification d’expérimentations.

En outre, de nouvelles méthodes et possibilités d’application d’analyse de données, telles que l’analyse exploratoire de grandes quantités de données, sont incluses.

Les participants apprendront des méthodes statistiques appropriées pour utiliser les Big Data à leurs propres fins et pour les transformer en Smart Data.

Le cours se concentre sur l’application pratique des méthodes exploratoires. Une analyse exploratoire des données existantes permet de reconnaître des modèles dans de grandes quantités de données, de découvrir les causes de certains faits et de tirer les bonnes conclusions.

Nouveaux cours disponibles à partir de mi-2019

Avec la révision de ses cours de statistiques, la DGQ prend des mesures pertinentes en direction de l’analyse des données, afin que les gestionnaires de la qualité et des processus continuent de se préparer de manière globale aux défis actuels de l’avenir.

A partir de mi-2019, les nouveaux cours et certificats seront proposés avec différents axes thématiques. Six cours combinent les décennies d’expérience de la DGQ dans l’enseignement