Sciences et techniques

Bachelor Universitaire de Technologie | Contrat d'apprentissage | Contrat de professionnalisation | RNCP 35401

BUT Science des données : exploration et modélisation statistique (BUT2_STID)

PRÉSENTATION

Présentation de la formation

Le Bachelor Universitaire de Technologie Science des Données (ex STID) permet à l’étudiant d’acquérir les connaissances et compétences en lien avec la construction d’indicateurs quantitatifs et l’usage d’outils d’analyse statistique pour la prise de décision.

Objectifs :
- Collecter des données pertinentes, les valider et les structurer dans de vastes entrepôts de données (Data Warehouse)
- Utiliser des outils d’analyse statistique pour la prise de décision
- Développer des indicateurs quantitatifs et de performance
- Organiser, exploiter et synthétiser les données
- Choisir un modèle statistique afin de mettre en évidence les principales liaisons entre les variables.
- Développer des programmes pour répondre aux besoins des analyses statistiques, du reporting et de visualisation de données
- Contribuer à la conception de solu­tions d’informatique décisionnelle

Plus d'informations sur le site de l'établissement…

Métiers visés

- Data analyst
- Développeur décisionnel/BI
- Chargé d’analyse et de reporting
- Data-manager
- Gestionnaire de données
- Chef de projet AMOA
- Analyste décisionnel
- Développeur BigData
- Consultant décisionnel/BI

Rythme d’alternance

De septembre à juillet : une semaine sur deux en entreprise.
De juillet à septembre : entièrement en entreprise

Dates de la formation et volume horaire

  • 1ère année : 08/09/2023  > 01/09/2025 (640 heures)
  • 2ème année : 15/09/2023  > 02/09/2024 (480 heures)
  • Durée : 2 ans
  • Nombre d’heures : 1120h

UNIVERSITE/ECOLE

Siège Établissement

Université Paris Cité

85 boulevard Saint-Germain
75006 PARIS


Adresse administrative Composante

IUT de Paris - Rives de Seine

143 avenue de Versailles
75016 PARIS

Accéssible aux personnes à mobilité réduite

Accès aux personnes à mobilité réduite

ADMISSION

Conditions d’admission

Pré-requis : Le B.U.T. Science des Données (SD) est une formation publique, sélective et accessible en 1ère année à des bacheliers issus des filières générale et technologique ou d’étudiants en réorientation. Le recrutement en BUT1 s’effectue sur dossier via la plateforme parcoursup. Il n'y a pas d'alternance en 1ere année.
L'alternance est accessible en BUT2, parcours Exploration et Modélisation Statistique (EMS) pour des contrats de 2 ans ou en BUT3, parcours EMS, pour des contrats de 1 an après une 1ere ou 2eme année de BUT validée selon le cas.

Année 1 : Validation du BUT1 Science des Données, avec choix du parcours Exploration et Modélisation Statistique. Entretien de motivation avec l'équipe pédagogique.

Année 2 : Validation du BUT2 Science des Données, avec choix du parcours Exploration et Modélisation Statistique. Entretien de motivation avec l'équipe pédagogique

Modalités de candidature

Processus de recrutement interne au département pour l'alternance en BUT2 ou BUT3, via parcoursup uniquement pour l'admission en BUT1

Lien candidature

CONTACTS

Vos référents FORMASUP PARIS IDF

Stéphanie SILVESTRE

contact@formasup-paris.com

Laëtitia CHIODI

Pour les publics en situation de handicap (RQTH ou non) : consultez notre page Alternance et Handicap

Accéssible aux personnes à mobilité réduite

Vos contacts « École/Université »

SECRÉTARIAT

secretariat-stid@iut.parisdescartes.fr
01 76 53 48 23

PROGRAMME

RNCP 35401

Direction et équipe pédagogique

Ce diplôme se fait sous la surveillance du chef du département : Jean-Michel Poggi
D'autres intervenants s'occuperont des cours aussi bien magistraux qu'en travaux dirigés.

Programme détaillé de la formation

  • La 1ère année du BUT STID n'est pas ouverte en apprentissage
  • SAE (Recueil, Intégration, Description, Analyse et Conformité, Projet)
  • Ressources (Statistique, Mathématiques, Informatique Décisionnelle, Compétences transverses,...)
  • SAE (Prévision, Reporting, Domaines d’applications, Portfolio, Projet)
  • Ressources (Statistique, Informatique Décisionnelle, Compétences transverses,…)
  • SAE (Datamining, Données non structurées, Domaines d’applications, projet)
  • Ressources (Statistique, Informatique Décisionnelle, Compétences transverses,…)
  • SAE (Datamining, Données non structurées, Domaines d’applications, projet)
  • Ressources (Statistique, Informatique Décisionnelle, Compétences transverses,…)

Modalités pédagogiques

L’acquisition des compétences et des connaissances se fait au travers de cours magistraux, de travaux dirigés, de TP, de travaux de groupe et de mises en situation professionnelle.

Contrôle des connaissances

Contrôle continu, évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle.

Année 1 : Contrôle continu

Année 2 : Contrôle continu

Diplôme délivré

Diplôme national de niveau 6 du Ministère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Innovation

COMPÉTENCES

Traitement des données à des fins décisionnelles
- Dans le contexte du développement d'un système d'information décisionnel
- Dans le contexte de préparation des données à des fins d'analyse statistique

Analyse statistique des données
- Dans le contexte de programmation d'un outil d'aide à la décision
- Dans le contexte d'un projet d'étude statistique

Valorisation d'une production dans un contexte professionnel
- Dans le contexte du développement d'outils décisionnels
- Dans le contexte d'une étude statistique

Modéliser les données dans un cadre statistique
- Dans le contexte d’une analyse statistique
- Dans le contexte d’un développement statistique


Traiter des données à des fins décisionnelles

  • - Correctement interpréter et prendre en compte le besoin du commanditaire ou du client
  • - Respecter les formalismes de notation
  • - Connaître la syntaxe des langages et savoir l’utiliser

Analyser statistiquement les données

  • - Réaliser que les sources de données ont des caractéristiques propres à considérer (variation, précision, mise à jour...)
  • - Comprendre qu’une analyse correcte ne peut émaner que de données propres et préparées
  • - Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour décrire une variable statistique

Valoriser une production dans un contexte professionnel

  • - Prendre connaissance des biais rencontrés dans la mise en place d’une enquête
  • - Identifier l'importance de contextualiser ses données
  • - Mesurer l’importance de mettre en évidence des résultats clés par l’utilisation d’indicateurs pertinents

Modéliser les données dans un cadre statistique

  • - Comprendre l’intérêt de planifier le recueil des données
  • - Appréhender les difficultés et les limites rencontrées dans la mise en œuvre d’un terrain de collecte
  • - Comprendre l’impact du type de données sur le choix de la modélisation à mettre en œuvre
TÉLÉCHARGER LA FICHE
DE LA FORMATION