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Inscription

Module 1 disponible en ligne dès le 21 août 2017
Processus en régression multiple

Effort estimé : 5 à 6h / semaine
5 semaines

Sigle : SOL 6211A

Module 2 - du 2 octobre au 3 novembre 2017
Modèles de données longitudinales 1
Effort estimé : 5 à 6h / semaine

Sigle : SOL 6211B

Module 3 - du 13 novembre au 15 décembre 2017
Modèles de données longitudinales 2
Effort estimé : 4 à 5h / semaine
3 semaines

Sigle : SOL 6211C

Grand public ou professionnel (obtention d’une attestation de formation continue) 

Étudiant libre (obtention de 3 crédits universitaires) 

TÉMOIGNAGE DE PARTICIPANT

« Il est évident qu'Éric Lacourse est un expert dans son domaine. Ses cours sont d'une grande clarté, bien structurés et les apprentissages que j'y ai faits me seront utiles dans la poursuite de mes différents mandats et projets de
recherche. »

Sonia Dubé, infirmière, M.Sc, candidate au doctorat en psychologie et professeure au Département des sciences infirmières de l'Université du Québec à Rimouski.

Information

Nathalie Parent
Coordonnatrice de la formation continue
514 343-6111, poste 30197

Devenez un expert en science des données

Suivez nos cours en ligne en analyse et modélisation
avancées de données complexes

Objectif

Former les chercheurs et les professionnels aux méthodes statistiques avancées qui permettent d'analyser et tirer profit des grandes bases de données.

Public concerné

Chercheurs et professionnels des milieux universitaires, gouvernementaux, de la recherche, de la santé et des sciences sociales, du marketing, de l'informatique ou de l'économie. Toutes personnes appelées à effectuer des analyses de risque ou de grandes bases de données.

Programme

Les 3 modules de formation, quoique complémentaires, sont indépendants et peuvent être pris séparément.

Module 1 : Processus en régression multiple

Cours avancé en statistique sur les modèles de régression linéaire et non linéaire et l'analyse de processus conditionnels, incluant des variables modératrices et médiatrices. Introduction aux modèles multiniveaux en régression linéaire.

Plan de cours

Module 2 : Modèles de données longitudinales 1

Cours avancé en statistique appliquée aux données longitudinales qui approfondit la modélisation par régression linéaire hiérarchique. Analyse de modèles longitudinaux portant sur des évènements rares et des données catégorielles.

Plan de cours

Module 3 : Modèles de données longitudinales 2

Cours avancé en statistique appliquée aux données longitudinales qui approfondit la modélisation par classes latentes et modèles de mélange (mixture model). Analyse de modèles supposant une influence différentielle du temps en fonction de sous-groupes dans la population.

Plan de cours

Formateurs

Éric Lacourse, Ph.D., est professeur titulaire au Département de sociologie et à l'École de criminologie où il enseigne des cours de méthodologie et de statistique avancée. Anciennement responsable du microprogramme en statistique sociale, il est reconnu pour son pragmatisme dans son enseignement et pour ses innovations pédagogiques et technologiques afin de permettre aux étudiants d'obtenir un apprentissage plus personnalisé, interactif et dynamique. Sa perspective pluridisciplinaire attire des étudiants et professionnels de différents domaines, des sciences sociales à la médecine.

Après avoir complété un doctorat en psychologie à l'Université de Montréal en 2000, il a fait un stage postdoctoral en épidémiologie développementale et en statistique au Centre de recherche du CHU-Ste-Justine et, par la suite à l'Université Carnegie Mellon de Pittsburgh. Il a publié plus de 50 articles et chapitres de livres intégrant des innovations statistiques appliquées à des questions classiques, mais aussi novatrices. Ses articles portent principalement sur des données longitudinales et des essais contrôlés randomisés pour évaluer les impacts de différents programmes de prévention. Il est spécialiste en analyses multiniveaux et par variables " latentes " (continues et catégorielles). Ses travaux de recherche ont fait la manchette dans les médias nationaux et internationaux, comme la BBC UK, NBC News, Science Daily, Yahoo, Radio-Canada et La Presse, entre autres.

Stéphane Paquin, a complété un baccalauréat (ULaval) et une maitrise (UdeM) en sociologie. Au cours de cette formation universitaire, il a développé une expertise sur les biais engendrés par les données manquantes au sein de devis longitudinaux et expérimentaux. Son doctorat en sociologie porte sur le développement de l'agression et les mécanismes gènes-environnements au sein d'un devis longitudinal de jumeaux suivis de la naissance à l'âge adulte. Ses expériences en recherche et dans l'industrie du sondage lui ont permis de développer une expertise sur plusieurs méthodes d'analyses de données hiérarchiques et longitudinales.

PRÉREQUIS

Nous vous invitons à consulter les plans de chacun des cours pour avoir une description complète des connaissances et aptitudes requises pour chacun des modules.

Voici les informations et prérequis techniques :

La formation en ligne (e-learning) permet une plus grande souplesse puisque le participant peut s'approprier le contenu du cours où et quand il veut, par le biais de lectures, de cours préenregistrés et d'exercices pratiques. Des machines virtuelles, sur lesquelles les logiciels statistiques sont disponibles, sont mises à votre disposition. Les cours contiennent des démonstrations menées avec le logiciel SAS. La plupart des analyses peuvent également être effectuées avec d'autres logiciels comme SPSS, Stata, R et Mplus. Le participant devra minimalement maîtriser un de ces logiciels. Les participants pourront être redirigés vers des syntaxes connexes dans d'autres logiciels (SPSS, R, Mplus ou Stata). La classe sur le web permet d'éviter les déplacements tout en permettant aux participants de recevoir le soutien d'un professeur et de se joindre à un groupe virtuel.

Prérequis minimum WINDOWS:

  • Windows 7 (32 ou 64 octets) minimum
  • Fureteur Internet Explorer 9 ou Firefox 20 minimum
  • Protocole RDP version 6 minimum (Si ce protocole n'est pas installé, la procédure d'installation que nous vous transmettrons vous permettra de l'installer)
  • ATTENTION : Sur Windows 10, le fureteur Edge ne fonctionne pas.

Prérequis minimum MAC:

  • MAC OS X 10.6.8
  • Fureteur Firefox 20 (le fureteur Safari est complexe et non recommandée pour ce cours)
  • Protocole RDP version 2 (Si ce protocole n'est pas installé, la procédure d'installation que nous vous transmettrons vous permettra de l'installer)

TARIF

325 $ / module 
900 $ pour les 3 modules
*Les taxes sont en sus

ATTESTATION

Une attestation officielle de la Faculté des arts et des sciences sera remise à tous ceux et celles qui complèteront avec succès un, deux ou trois modules. Le temps que le participant doit investir est différent pour chaque module (lectures, exercices, visionnement de capsules). Voici l'évaluation de l'effort estimé par module :

Module 1 : 24h en 4 semaines

Module 2 : 24h en 4 semaines

Module 3 : 15h en 3 semaines