Ingénierie du transport et de la Logistique
Ce cours qui s’adresse aux étudiants du mastère MAQUEF-M2, vise à former les étudiants à une prise de décision fondée sur des modèles quantitatifs, dans le but d’optimiser l’efficacité opérationnelle et de réduire les coûts au sein des systèmes de transport et logistiques. Dans ce cours, les méthodes quantitatives avancées relevant de la Recherche Opérationnelle, incluant notamment l’optimisation linéaire et la modélisation graphique sont appliqués à l’analyse et à la résolution de problématiques complexes dans les domaines du transport et de la logistique, telles que la planification de réseaux ; l’affectation du trafic ; - la définition d’itinéraires de véhicules ; l’implantation d’entrepôts.
Econométrie appliquée à la finance (2025-2026)
Ce cours a pour objectif de permettre à l’étudiant d’acquérir la maîtrise d’un outil de quantification des phénomènes économiques réels qu’il a étudiés tout au long de son parcours du premier cycle. Afin de permettre à l’étudiant de comprendre les formules économétriques utilisées, ce cours fait appel à des outils d’analyse statistique et de développement mathématique. Toutefois, nous essayons dans ce cours de nous concentrer également sur l’aspect pratique à travers la proposition d’un ensemble de problèmes permettant aux étudiants de confronter les modèles économiques aux données réelles. Ces exercices permettent également de vérifier empiriquement la validité des relations pouvant exister entre les phénomènes économiques fournis par la théorie économique. Dès lors, nous cherchons à préparer l’étudiant à se servir de cet outil lors de la préparation de son mémoire de fin d’études. Ce cours contient trois chapitres. Dans le premier chapitre nous commençons par présenter la définition de l’économétrie ainsi que sa méthodologie. Nous essayons également de présenter les différentes étapes de modélisation et d’estimation MCO d’une régression simple. Nous terminons par montrer à l’étudiant l’utilité de ce modèle dans le sens où il permet de nous fournir des prévisions que nous utilisons dans la prise de décision. Dans le deuxième chapitre, nous généralisons la modélisation présentée dans le chapitre précédent à travers une formalisation matricielle afin que l’étudiant puisse faire le lien entre les deux chapitres. Cela lui permettra de déduire dans le cas d’une régression multiple tous les tests de spécification déjà vus dans le chapitre précédent. Dans le troisième chapitre, nous commençons par évoquer à l’étudiant les problèmes pratiques qui découlent de la confrontation du modèle avec les données réelles. Nous nous focalisons sur deux principaux, à savoir le problème de l’hétéroscédasticité et le problème d’autocorrélation des erreurs. Nous présentons les principaux tests spécifiques à ces problèmes ainsi que la méthode d’estimation généralisée dans les deux cas.
Modélisation et optimisation
Ce cours offre aux étudiants du mastère MAQUEF (M1) une maîtrise de la programmation linéaire, des concepts fondamentaux à la modélisation de problèmes réels (logistique, production, finance). Il couvre les méthodes de résolution (simplexe, analyse de sensibilité), l’interprétation économique des résultats, et inclut une initiation aux logiciels spécialisés (LINGO, XpressMP).
Théorie des graphes
Ce cours présente les concepts fondamentaux de la théorie des graphes et leur rôle central dans la modélisation et l’analyse de données structurées. Il introduit les graphes orientés et non orientés, les graphes planaires, ainsi que les graphes eulériens et hamiltoniens, utilisés pour représenter et analyser des réseaux de transport, de communication ou de relations entre données.
Le cours couvre les arbres et arbres couvrants, essentiels pour la structuration efficace des données, la hiérarchisation de l’information et la compression. Les algorithmes de parcours BFS et DFS sont étudiés pour l’exploration de réseaux, la détection de composantes connexes et l’analyse de graphes complexes.
Les algorithmes de Dijkstra, Welsh–Powell, Huffman et l’heuristique du voisin le plus proche pour le problème du voyageur de commerce sont présentés à travers des applications concrètes en optimisation, routage, planification, allocation de ressources et compression de données.
L’objectif du cours est de doter les étudiants de méthodes pratiques pour modéliser et résoudre des problèmes réels en data science et en ingénierie des données à l’aide des graphes.
Espace de Partage Semestre2 du Mastère
La Recherche Qualitative copie 1
Didactique et Pédagogie Enseignante
La Recherche Qualitative
Progiciel de Gestion & Système d'information (ERP)
Ecole = ESC Tunis
Mastères professionnels en Management : "Management Touristique et Hôtelier"
MP1 MTH
Semestre 2.
Méthodologie de recherche
Ce cours est destiné aux étudiants en master de recherche en Marketing. Il vise à initier les étudiants aux bases de la recherche en étayant les principales méthodologies de recherche et en développant les bases d'une démarche de recherche scientifique rigoureuse.
Au terme de ce cours, les étudiants peuvent concevoir leur propre design de recherche.
Informatique appliquée à la recherche
Ecole = ESC Tunis
Spécialité = Marketing
Master 1 Recherche Marketing
Semestre 2.
Technologie de la santé
Ce cours est enseigné dans le cadre du master professionnel Management Des Services de Santé. Il vise principalement à initier les étudiants aux principes de l'innovation technologique et au management des nouvelles technologies dans le domaine de la santé. Outre les aspects théoriques de bases, le cours traite des exemples concrets des nouvelles technologies et de l'environnement propice pour leur intégration réussie sur le marché.
