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    Présentation

     

    Le Diplôme Universitaire Statistique appliquée FOAD, pour qui ?

    • Étudiant en formation initiale et…
      • Vous exercez une activité salariée ;
      • Vous êtes à mobilité réduite ;
      • Vous suivez un double cursus.
    • Étudiant français résidant dans les DOM-TOM ou dans un pays étranger et vous souhaitez poursuivre un cursus français.
    • Étudiant étranger (maîtrisant la langue française) et désireux d'acquérir des diplômes français
    • Vous êtes en activité et vous souhaitez monter en compétences pour une évolution professionnelle. Cette formation peut s'inscrire dans le cadre de plans de formation des employeurs ou des actions financées par des organismes (type FONGECIF, OPCA)...
    • Vous êtes demandeur d'emploi ou en reprise d'activité professionnelle.


    La formation à distance s’adapte au rythme de tous les apprenants, notamment ceux en activité professionnelle, et s’organise sur la plate-forme de télé-enseignement Moodle 3.
    Vous bénéficiez :

    • De supports de cours actualisés tous les ans, imprimables et interactifs ;
    • D’un tutorat par matière assuré par des experts : Professeurs des universités, Maîtres de conférences et professionnels.
    • D’un accès aux ressources numériques des Universités de Toulouse
    • D’un accompagnement tout au long de la formation par un tuteur-accompagnateur
    • D’espaces d’échanges avec les autres apprenants
    Etablissement de rattachement
    Objectifs
    • Approfondir vos connaissances en statistique,
    • Acquérir des compétences dans l'utilisation des logiciels statistiques et,
    • Mobiliser les techniques appropriées (statistique descriptive bidimensionnelle, économétrie linéaire, data mining) pour analyser des données et en extraire des informations pertinentes.
    Programme de la formation

    La formation est organisée sur une année universitaire et se compose de 3 unités d'enseignement.
    Elle totalise 30 crédits européens (ECTS).

    UE1 :
    - Logiciel statistique : R
    - Logiciel statistique : Python
    - Logiciel statistique : SAS
    UE2 : Économétrie
    UE3 : Data Mining
    UE4 : (facultatif)*
    - Probabilité, algèbre
    - Optimisation
    * UE obligatoire pour les apprenants souhaitant candidater en Master mention Économétrie, Statistiques parcours type Statistiques et Économétrie FOAD

    Durée en mois
    10
    Langue d’enseignement 
    Niveau d'étude visé
    Conditions d'accès
    Ont vocation à être admis en Diplôme Universitaire Statistique appliquée FOAD, les apprenants titulaires d’une licence (L3) en Economie, Mathématiques ou Statistique ou d'un diplôme jugé équivalent par la commission d’admission.

    Une sélection en vue de l’admission est effectuée à partir de l’ensemble du dossier universitaire et/ou professionnel du candidat ainsi que d’une lettre de motivation.

    Autres possibilités d’accès
    Ce diplôme est également ouvert aux personnes ayant bénéficié :
    D'une validation partielle des acquis de l’expérience ou,
    D’une validation des études supérieures accomplies en France ou à l’étranger ou,
    D’une validation des études, des expériences professionnelles ou des acquis personnels dans le domaine.
    Pré-requis nécessaires
    3e année de licence (L3)
    Débouchés
    Les champs d'application et secteurs d'activité concernés sont variés : banque, assurance, biostatistique, marketing...

    Ce DU peut permettre une évolution de carrière dans les métiers de la statistique.
    Lieu(x) d’enseignement
    Coordonnées de la formation

    statistiques.foad@ut-capitole.fr

    Service FOAD
    Manufacture des Tabacs
    Université Toulouse 1 Capitole
    21, allée de Brienne
    31042 Toulouse Cedex 9

    Date de début de candidature
    Date limite de candidature
    Date de début de la formation
    Contrôle des connaissances
    +d’infos
    Mots clefs
    foad, formation à distance, droit, UT1 capitole, faculté de droit Toulouse, Université Toulouse 1 Capitole, statistique appliquée, économétrie, logiciels statistiques, logiciel R, Python, SAS, économétrie, data mining, analyse de données