BACHELOR UNIVERSITAIRE DE TECHNOLOGIE - Science des Données

  • Sciences et technologies
BACHELOR UNIVERSITAIRE DE TECHNOLOGIE - Science des Données
Bachelor universitaire de technologie contrôlé par l'État
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Résumé

Le BUT Science des Données prépare les étudiants aux métiers en plein essor du « Big Data » et de l’Intelligence Artificielle (IA) avec une triple expertise : statistiques, informatique et management En savoir plus

Objectifs

Formation initiale / Formation continue / Accessible en reprise d'études / Alternance (Contrat d'apprentissage, Contrat de professionnalisation)
Bachelor universitaire de technologie
3 ans
Institut Universitaire de Technologie
Campus SophiaTech - Site des Lucioles
Français

Détails

Rythme
  • Temps plein
  • Temps aménagé
  • En alternance
    Formation en alternance : en 3e année
    • Contrat d'apprentissage
    • Contrat de professionnalisation
Modalités
  • Présentiel
En savoir plus à propos du Rythme
Capacité d’accueil en 1re année (rentrée 2024) *
* étudiants
Taux de réussite *
86%
* Diplômés 2024 (hors démissions en cours d'année)

LES +

S’inscrire dans les domaines en plein essor du « Big Data » et de l’Intelligence Artificielle Nombreuses poursuites d’études possibles en écoles d’ingénieurs spécialisées en statistiques/informatique (ENSAI, Polytech, ENSIMAG...), écoles de commerce (Neoma, Kedge…), université (MIAGE, MASS…).

En savoir plus à propos des Spécificités

Pré-requis

Niveau(x) de recrutement
Bac
Public ciblé
Une formation en 3 ans visant le thème des Big Data
Accessible en reprise d'études
Oui

Présentation

Maîtrisant toutes les étapes du processus de traitement des données de la gestion à l’analyse, les diplômés sont formés à la « Business Intelligence » et aptes à communiquer avec les différents services d’une entreprise : management, marketing, direction.

Parcours proposé à partir de la 2e année :
  • Exploration et modélisation statistique.

Logo Formation accessible
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Formation accessible aux personnes en situation de handicap.
Consultez le site Mission Handicap

Cette offre de formation est éligible à MON COMPTE FORMATION
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moncompteformation.gouv.fr

Site de Sophia Antipolis - 650, route des Colles 06560 Valbonne
Comment venir ? cliquez ICI

Admission

Pré-requis

Bac

  • Bac général : option mathématiques complémentaires au minimum, spécialités mathématiques expertes conseillée, NSI appréciée
  • Bac technologique : STI2D, avec un bon niveau en mathématiques

Modalités de candidature

Modalités d'inscription à l'IUT cliquez ICI

Conditions d'admission / Modalités de sélection

Examen du dossier et entretien possible sur convocation

Programme

Programme (extrait)

  • Statistiques descriptives et inférentielles, algèbre et analyse, sondages et enquêtes(Sphinx)
  • Informatique : langages Python, R et Java, systèmes d’Information (Power BI, DAX), technologies Web (HTML, CSS)
  • Big Data et IA : Machine Learning, Data Mining, modélisation statistique avancée, stockage et extraction
  • Économie, droit et communication : environnement socio-économique et cadre juridique, gestion, communication (écrite, orale et digitale), anglais (préparation au TOEIC).

Préparation du diplôme

  • Formation traditionnelle : en 1re et 2e années
    • Stage : 8 à 12 semaines en 2e année
  • Formation en alternance en 3e année
  • Formation professionnelle continue

Stage : 8 à 12 semaines en 2e année

Alternance

Formation en alternance : en 3e année

Modalités de contrôle des connaissances et des compétences : contrôle continu intégral
A retrouvez ICI

Et après ?

Année post-bac de sortie

2eme cycle (bac+4 & bac+5)

Niveau de sortie

1er cycle (bac à bac+3)

URL Fiche RNCP

Exploration et modélisation statistique - Fiche RNCP 35401

Activités visées / compétences attestées

Activités visées :

  • 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
  • Modélisation des données dans un cadre statistique
    • Dans le contexte d'une analyse statistique
    • Dans le contexte d'un développement statistique


Compétences attestées :

  • Traiter des données à des fins décisionnelles
    • - En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
    • - En utilisant le modèle de données adapté aux besoins
    • - En s’inscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé
    • - En traduisant correctement les demandes métier en programmes, avec le respect du cahier des charges s'il existe
    • - En écrivant un programme correctement structuré et documenté, respectant les bonnes pratiques
    • - En identifiant les librairies et langages dédiés
  • Analyser statistiquement les données
    • - En tenant compte du contexte de l’étude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique...)
    • - En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales
    • - En identifiant et en mettant en oeuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de l’instance décisionnaire
    • - En identifiant et en mettant en oeuvre les techniques adaptées aux données complexes (données massives, données mal structurées, flux de données…)
    • - En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de l’échantillon)
  • Valoriser une production dans un contexte professionnel
    • - En s’adaptant au niveau d’expertise, à la culture et au statut du destinataire
    • - En s’exprimant correctement, aussi bien en français que dans une langue étrangère à l'oral comme à l'écrit
    • - En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires d’utilisation et de diffusion des données
    • - En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérification des sources, esprit critique)
    • - En utilisant la forme de restitution adaptée
    • - En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises
  •  Modéliser les données dans un cadre statistique 
    • - En choisissant le modèle adapté à la situation
    • - En maîtrisant la qualité du modèle
    • - En s’adaptant aux spécificités (données, enjeux, méthodes) d'un domaine d'application particulier (santé, marketing, assurance, qualité, socio-démographie...)
    • - En s'adaptant à la complexité des données (données massives, données mal structurées, flux de données...)
  • Se servir du numérique :
    • - En utilisant les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe
  • Exploiter les données à des fins d’analyse : 
    • - En identifiant, sélectionnant et analysant avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
    • - En analysant et synthétisant des données en vue de leur exploitation
    • - En développant une argumentation avec esprit critique
  • S’exprimer et communiquer à l’écrit et à l’oral :
    • - En se servant aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française
    • - En communiquant par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, en français et dans au moins une langue étrangère
  • Agir en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle : 
    • - En situant son rôle et sa mission au sein d'une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives.
    • - En respectant les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.
    • - En travaillant en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet.
    • - En analysant ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique.
    • - En prenant en compte des problématiques liées aux situations de handicap, à l'accessibilité et à la conception universelle.
  • Se Positionner vis à vis d’un champ professionnel : 
    • - En identifiant et situant les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder
    • - En caractérisant et valorisant son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte
    • - En identifiant le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs
  • 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
  • Modélisation des données dans un cadre statistique
    • - Dans le contexte d'une analyse statistique
    • - Dans le contexte d'un développement statistique

Compétences attestées :
  • Traiter des données à des fins décisionnelles
    • - En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
    • - En utilisant le modèle de données adapté aux besoins
    • - En s’inscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé
    • - En traduisant correctement les demandes métier en programmes, avec le respect du cahier des charges s'il existe
    • - En écrivant un programme correctement structuré et documenté, respectant les bonnes pratiques
    • - En identifiant les librairies et langages dédiés
  • Analyser statistiquement les données
    • - En tenant compte du contexte de l’étude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique...)
    • - En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales
    • - En identifiant et en mettant en oeuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de l’instance décisionnaire
    • - En identifiant et en mettant en oeuvre les techniques adaptées aux données complexes (données massives, données mal structurées, flux de données…)
    • - En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de l’échantillon)
  • Valoriser une production dans un contexte professionnel
    • - En s’adaptant au niveau d’expertise, à la culture et au statut du destinataire
    • - En s’exprimant correctement, aussi bien en français que dans une langue étrangère à l'oral comme à l'écrit
    • - En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires d’utilisation et de diffusion des données
    • - En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérification des sources, esprit critique)
    • - En utilisant la forme de restitution adaptée
    • - En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises
  •  Modéliser les données dans un cadre statistique 
    • - En choisissant le modèle adapté à la situation
    • - En maîtrisant la qualité du modèle
    • - En s’adaptant aux spécificités (données, enjeux, méthodes) d'un domaine d'application particulier (santé, marketing, assurance, qualité, socio-démographie...)
    • - En s'adaptant à la complexité des données (données massives, données mal structurées, flux de données...)
  • Se servir du numérique :
    • - En utilisant les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe
  • Exploiter les données à des fins d’analyse : 
    • - En identifiant, sélectionnant et analysant avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
    • - En analysant et synthétisant des données en vue de leur exploitation
    • - En développant une argumentation avec esprit critique
  • S’exprimer et communiquer à l’écrit et à l’oral :
    • - En se servant aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française
    • - En communiquant par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, en français et dans au moins une langue étrangère
  • Agir en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle : 
    • - En situant son rôle et sa mission au sein d'une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives.
    • - En respectant les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.
    • - En travaillant en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet.
    • - En analysant ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique.
    • - En prenant en compte des problématiques liées aux situations de handicap, à l'accessibilité et à la conception universelle.
  • Se Positionner vis à vis d’un champ professionnel : 
    • - En identifiant et situant les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder
    • - En caractérisant et valorisant son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte
    • - En identifiant le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs

Poursuites d'études possibles : école d'ingénieurs spécialisées en statistiques/informatique (ENSAI, Polytech, INSA, ENSIMAG...) de commerce ou université (master)
Insertion professionnelle

Secteurs d'activité

  • BAP E : Informatique, Statistiques et Calcul scientifique

Secteurs d'activité ou type d'emploi

Secteurs d’activités :

Le diplômé SD peut exercer dans tous les secteurs d’activité ; aussi bien dans les entreprises que dans les administrations ou les associations.

Quelques domaines d’applications parmi les plus significatifs :

- commerce : marketing et gestion de la relation client (sociétés d’études de marché, grande distribution, banques et assurances, télécommunications, SSII,...)

- santé : essais cliniques, études épidémiologiques, veille sanitaire, traitement de l’information médicale, économie de la santé (industrie pharmaceutique, recherche biomédicale, hôpitaux, organismes de santé publique, ...)

- industrie : contrôle de qualité, fiabilité, études en recherche et développement (aéronautique, automobile, agroalimentaire,énergie,...)

- services publics ou semi-publics : études socioéconomiques, gestion territoriale, aménagement du territoire, gestion des ressources, environnement (collectivités territoriales, directions régionales, observatoires de la santé, de l’économie, du tourisme,...)

- Animateur ou assistant qualité ; Technicien qualité 

Les emplois proposés par les entreprises correspondent à quatre profils de métier ou activités principales : chargé d’études statistiques,développeur statistique, data manager, chargé d’études décisionnelles – développeur décisionnel.

Fréquemment, les entreprises proposent des emplois combinant plusieurs métiers, par exemple chargé d’études statistiques / data manager.

Type d'emplois accessibles :

  • 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

MÉTIERS

Chargé d’études ou développeur statistiques, data-manager, chargé d’études décisionnelles, big data architect, data scientist, data analyst, data consultant...dans de nombreux domaines d’activité (marketing, finance, santé, détection...).

Inscriptions

Si non boursier aux alentours de 170€