MRA Consulting lance le projet MWASI BONGO avec deux objectifs précis :

  • Combattre l’idée reçue selon laquelle la Statistique serait une science inaccessible et trop compliquée
  • Accroître le taux des femmes ayant accès aux outils de management.

Ce projet débute avec une activité pilote qui est l’organisation d’une formation des jeunes femmes de 25 ans au plus, triées sur le volet, en “analyse de données statistiques” dans le but d’offrir aux femmes les outils pour être des cadres dans la société.

Vous êtes âgée de 25 ans au plus, vous avez un diplôme de Licence ou que vous êtes en dernier année de licence, avec des notions de base sur Microsoft Excel ;

Vous avez envie de booster vos chances de trouver un travail ou de propulser votre carrière professionnelle (en entreprise ou en consultance) dans n’importe quel secteur d’activités humaines

Cette opportunité est pour vous !

Vous pouvez vous inscrire en allant sur la page https://mwasibongo.com/

Les 25 femmes les mieux classées seront retenues pour participer à la formation intensive de 3 semaines à la fin de laquelle un certificat sera remis à toutes les participantes ainsi qu’un stage professionnel en entreprise et la possibilité de trouver un éventuel emploi.

Devenez partenaire et soutenez le projet :

  • En contribuant financièrement
  • En attribuant des prix aux meilleures comme des biens en nature ou des stages professionnels
  • En participant à l’organisation de l’évènement de lancement et de cloture
  • En devenant partenaire à part entière dans l’exécution du projet étape par étape

Rendez-vous sur https://mwasibongo.com/ pour plus de détails ou écrivez-nous à fmakanzu@mraconsulting.net.

Nous pensons qu’il est temps de se lancer dans un projet d’envergure et de montrer notre optimisme, alors que d’autres sont en train d’hésiter ou d’attendre des circonstances “plus favorables”!

Contenu de la formation : Synthétisation des données

  1. La place de la statistique dans la prise de décision
  2. Les grands principes de la collecte des données
  3. Analyse monovariée, bivariée et multivariée
  4. L’orientation dans la prise de décision

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