Enseignant(e) en Traitement des données F/H

Diderot Éducation est l'un des groupes leader dans l'enseignement privé en France. Présent sur 8 campus à travers le pays, il se distingue par sa pédagogie active et inversée, son accompagnement individualisé des étudiants, ainsi que ses valeurs humaines fortes, centrées sur l'épanouissement et la réussite de chaque apprenant. 

Sur le campus de Lyon, vous rejoindrez l'une de nos trois écoles spécialisées :

• Cours Diderot (BTS, Bachelors)

• EDNH – École de Diététique et Nutrition Humaine (Bac à Bac+5)

• EGPN – École de Gestion et Protection de la Nature (Bac à Bac+5)

Pourquoi nous rejoindre ?

• Un cadre bienveillant et stimulant

• Une équipe dynamique et engagée

• Un modèle pédagogique innovant et reconnu

• Des missions formatrices, au cœur de l'évolution de l'enseignement

• Des groupes de maximum 25 étudiants par classe

Les missions

• Vous animez les séances en présentiel, lu en amont par les étudiants. En classe, vous encouragez l'échange, la participation et l'apprentissage par l'action, à travers des activités concrètes comme des cas pratiques ou des jeux pédagogiques.

• En plus de l'animation, vous concevez les supports de cours (contenus, syllabus, examens, corrigés) et assurez la coordination pédagogique nationale dans votre discipline.

Notre pédagogie

Les cours suivent un modèle inversé : les étudiants préparent le contenu théorique en amont, ce qui permet de consacrer le temps en classe à l'approfondissement, aux échanges et à la pratique. Vous guidez, stimulez, questionnez, pour favoriser un apprentissage actif et durable. Vous assurez les surveillances et corrections des évaluations. 

Syllabus 

Le programme aborde plusieurs grands thèmes essentiels comprenant :

• Introduction à la statistique
• Comprendre la démarche statistique
• Distinguer analyse descriptive et inférentielle
• Statistiques descriptives à une variable
• Représentations graphiques et numériques
• Étude de distributions : moyenne, médiane, étendue…
• Statistiques à deux variables
• Régression linéaire simple
• Calcul du coefficient de corrélation
• Changements de variables
• Modélisation de relations non-linéaires
• Linéarisation des courbes par transformation
• Analyse de données croisées
• Tableaux de contingence
• Étude de la dépendance entre deux variables
• Analyse de séries chronologiques
• Identification des composantes : tendance, saisonnalité, bruit
• Lecture et interprétation de séries dans le temps
• Introduction aux probabilités
• Rôle des probabilités en statistique
• Vocabulaire et principes de base
• Probabilités conditionnelles
• Calculs avec des événements dépendants
• Utilisation des arbres de probabilités et formules de Bayes
• Variables aléatoires discrètes
• Définition, espérance mathématique, variance
• Application à des lois de probabilité simples
• Synthèse des compétences
• Maîtrise des outils graphiques et numériques
• Capacité à modéliser et interpréter des phénomènes aléatoires et statistiques
• Introduction aux tests statistiques
• Comprendre le rôle des tests en statistique
• Distinguer les contextes d'utilisation (dépendance, comparaison…)
• Test du khi-deux d'indépendance
• Identifier les situations d'utilisation du test
• Comprendre ses hypothèses et son fonctionnement général
• Application du test du khi-deux
• Réaliser les différentes étapes d'un test : hypothèses, tableau, calcul, conclusion
• Appliquer le test à des problématiques concrètes (ex. : écologie)
• Distribution d'échantillonnage
• Distinguer population vs échantillon
• Comprendre l'intérêt d'échantillonner pour faire des inférences
• Lois statistiques fondamentales
• Identifier et utiliser les principales lois : normale, binomiale…
• Comprendre leurs domaines d'application
• Loi normale
• Reconnaître et modéliser une variable continue suivant une loi normale
• Savoir utiliser les tables statistiques
• Loi binomiale
• Utiliser la loi binomiale pour des variables discrètes
• Calculer des probabilités d'occurrence d'un événement
• Estimation statistique
• Estimer une proportion ou une moyenne à partir d'un échantillon
• Appliquer les techniques d'extrapolation à la population
• Travaux transversaux
• Utiliser les outils statistiques dans d'autres disciplines
• Travailler sur des cas concrets en groupe avec analyse et restitution
• Bilan des compétences
• Synthétiser les connaissances en tests, lois et estimation
• Maîtriser l'interprétation des résultats statistiques dans une démarche scientifique

Volume d'heures

Au total, sur l'année : +/- 65h 

Rémunération & Statut

UNIQUEMENT contrat de prestation. 35 euros de l'heure. 

Profil recherché

Vous maîtrisez votre domaine (Bac+3), vous aimez transmettre, partager, et vous avez le sens de la pédagogie. Vous êtes à l'aise à l'écrit comme à l'oral, et vous savez capter l'attention de vos apprenants. Curieux·se, rigoureux·se et investi·e, vous avez l'esprit d'équipe et une vraie envie de faire évoluer les pratiques pédagogiques. Les outils numériques font partie de votre quotidien.

Et surtout…

Votre mission, si vous l'acceptez : transmettre avec passion, innover avec audace.
Vous concevez des cours vivants, interactifs, qui donnent envie d'apprendre.

Vous construisez une progression pédagogique et des évaluations cohérentes, tout en tenant compte des délais. 
Vous êtes pédagogue, communicant·e, et vous savez rendre vos savoirs accessibles.
Vous aimez travailler en équipe, dans un cadre stimulant et collaboratif.

Vos connaissances spécifiques seront un vrai plus

Vous maîtrisez les attendus du BTS Gestion et Protection de la Nature (GPN) et savez accompagner les étudiants dans leur préparation à l'examen, nos étudiants passant le BTS GPN A en parallèle du bachelor.

Avoir des contacts dans les secteurs de la gestion des espaces naturels, de la protection de l'environnement ou de l'agriculture durable est un véritable atout, permettant d'ouvrir des possibilités de stages ou d'ateliers pour nos étudiants au sein de vos structures.

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