UE Sciences fondamentales / Basic sciences

Acquérir les connaissances de base à  propos des principaux composants et fonctions de l'électronique analogique et numérique.
Avoir une vue d'ensemble sur le fonctionnement d'un équipement électronique afin de pouvoir en évaluer les performances et les limites.

I) Circuits linéaires
II) Circuits non-linéaires
III) Conversion analogique / numérique
IV) Logique
V) Circuits numériques et logiques
VI) Systèmes à  base de microprocesseur

I) Linear circuits
II) Non-linear circuits
III) Analog/digital conversion
IV) Logic
V) Digital & logic circuits
VI) Microprocessor-based systems

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Les points suivants sont abordés :
-  Principe de fonctionnement d'un ordinateur (généralités sur les systèmes informatiques, architecture, représentation informatique d'une valeur, type et portée d'une variable, problème d'arrondis, de débordement, de mauvais paramétrage d'un logiciel, quelques exemples concrets d'erreurs informatiques)
- Notions élémentaires de programmation informatique (présentation du logiciel Matlab, notion de variables, concepts d'algorithmique tels que les boucles itératives et conditionnelles, les fonctions,..., instructions Matlab associées)
- Méthodes d'analyse numériques (principe général, tri, intégration, résolution d'un système d'équations, régression linéaire, recherche des zéros et optimisation d'une fonction, résolution d'une EDO,..., paramètres de réglage, limites des méthodes proposées, applications concrètes)

1 Introduction
 1.1    Contexte général
 1.2    Systèmes informatiques
 1.3    Objectifs du cours
2 Principe de fonctionnement d'un ordinateur
  2.1    Architecture d'un ordinateur
  2.2    Représentation informatique d'une valeur
  2.3    Notion de variable informatique
3 Concepts d'algorithmique et instructions Matlab
  3.1    Présentation du logiciel Matlab
  3.2    Concepts d'algorithmique / instructions Matlab
  3.3    Liste des principales instructions Matlab
4 Méthodes d'analyse numérique
  4.1    Généralités
  4.2    Tri
  4.3    Intégration numérique
  4.4    Résolution d'un système d'équations
  4.5    Régression linéaire
  4.6    Recherche des zéros d'une fonction
  4.7    Optimisation
  4.8    Résolution d'équations différentielles

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Utiliser les concepts d'analyse de données afin d'exploiter au mieux les données disponibles dans la mise en place une démarche d'amélioration continue, de l'évaluation du danger et de la maîtrise de risques.
Positionner la Maîtrise Statistique de Processus dans le cadre d'une dynamique d'amélioration continue de la qualité et de la maîtrise des risques.
Vulgariser la MSP, d'en montrer les possibilités et les grands principes d'utilisation afin de promouvoir son utilisation dans la maîtrise des risques.

1. Analyse de données
   1.1 Régression simple
   1.2 Corrélation linéaire et non-linéaire
   1.3 Régression multiple
   1.4 Analyse de variance
   1.5 Analyse en composantes principales 
2. Maîtrise statistique de processus
   2.1 Principe et Contexte d'utilisation
   2.2 Concepts et outils statistiques
   2.3 La mise en place de cartes de contrôle
   2.4 Choix d'une méthode de contrôle statistique
   2.5 Cartes de contrôle multi-critères

Use data analysis concepts to make the best use of available data in the implementation of a continuous improvement, hazard assessment and risk control approach.
To place Statistical Process Control (SPC) within the framework of a dynamic of continuous improvement in quality and risk control.
To popularize the SPC, to show its possibilities and the main principles of use in order to promote its use in risk control.

1. Data analysis
   1.1 Simple regression
   1.2 Linear and non-linear correlation
   1.3 Multiple regression
   1.4 Analysis of variance
   1.5 Principal Component Analysis  
2. Statistical process control
   2.1 Principle and Context of Use
   2.2 Statistical concepts and tools
   2.3 The implementation of control charts
   2.4 Choice of a statistical control method
   2.5 Multi-criteria control charts

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