Baccalauréat en analyse de données

Devenir analyste de données

Préparez-vous à une carrière en science des données. Apprenez les compétences et les outils pour découvrir des informations, communiquer des résultats critiques et créer des solutions basées sur les données.

Pourquoi devrais-je postuler pour le baccalauréat Data Analyst?

Vous devez vous inscrire au programme car vous maîtriserez les compétences dont vous avez besoin pour réussir votre carrière en Data Science. Vous apprendrez à analyser des données et à communiquer des informations à l'aide d'outils puissants tels que Python, R, SAS et SQL. Ces compétences vous qualifieront pour un poste d'analyste de données. La demande de professionnels qualifiés possédant des compétences avancées en matière de données n'a jamais été aussi élevée, car l'analyse des données devient rapidement une priorité absolue pour les organisations. Notre programme a été développé en collaboration avec des partenaires privés et publics pour garantir que les étudiants maîtrisent les outils les plus avancés, et nos diplômés seront prêts à travailler pour le temps qu'ils termineront leur programme. Il s'agit du programme d'études parfait pour quiconque souhaite devenir analyste de données ou planifie sa prochaine carrière dans les domaines axés sur les données.

Un Data Analyst tourné vers l'international. Les cours sont dispensés en anglais, ce qui vous donne les compétences nécessaires pour être compétitif dans le monde entier.

Un programme, deux diplômes. Il sera proposé aux étudiants sélectionnés de passer un semestre à l'Université Paris 13 (Paris, France) afin d'améliorer leurs compétences et d'obtenir un double diplôme.

Le diplôme en détails

L'idée d'un baccalauréat en analyse de données , dans la classe L41-Statistique, est née du besoin de combler le vide dans les programmes d'éducation nationale pour un secteur en pleine croissance qui demande de satisfaire les compétences pour éduquer les gens à devenir l'un des plus personnalités professionnelles connues sous le nom de Data Analyst.

En effet, à l' ère du Big Data , il existe une demande croissante de la part des organisations (ex. entreprises, banques, assurances, centres de recherche) pour des Data Analysts capables de maîtriser et d'analyser le déluge d'informations et le grand volume de données désormais omniprésent. dans divers domaines d'application économiques, sociaux et scientifiques. C'est désormais possible grâce à la disponibilité de nouvelles ressources de stockage et de calcul qui gèrent les immenses flux de données produits par le Web, les réseaux et médias sociaux, les réseaux de capteurs, les compteurs intelligents et d'autres sources.

Savoir comment les données sont collectées, codifiées, traitées, stockées et diffusées, liées, et comment elles peuvent être sélectionnées et analysées pour extraire des connaissances à haute valeur ajoutée sont les principales compétences nécessaires pour relever de manière rentable les prochains défis de la société de l'information.

Le programme du baccalauréat

Le baccalauréat appartient à la classe L-41 Statistiques.

Bien que la classe L41 soit un programme d'études traditionnel en statistique, elle permet d'organiser des programmes d'études qui offrent une éducation adéquate dans les disciplines liées à l'informatique quantitative et appliquée.

Dans une stratégie contextuelle, le diplôme proposé par le Département de mathématiques et de physique est en mesure de répondre aux objectifs des cours proposés avec un programme principalement orienté vers le développement d'un analyste appliqué en tant que diplômé prêt à l'emploi, ou à donner à notre les diplômés ont la possibilité d'accéder à des programmes de maîtrise en informatique, économie, statistiques ou, bien sûr, en science des données.

Un programme international

Le choix d'une dénomination anglaise du cours est principalement dû à sa relation avec une nouvelle discipline qui gagne en popularité croissante au niveau international et sa principale figure professionnelle, connue sous le nom de Data Analysts. Une deuxième motivation tient à la volonté d'une reconnaissance internationale du diplôme par :

• donner des cours en anglais et
• donnant un double diplôme, en partenariat avec une université étrangère.

Tout ce qui est lié aux activités d'enseignement est en anglais : cours enseignés, cours pratiques, livres et matériel didactique.

Concernant le double diplôme, l'Université Paris 13 – Université Sorbonne Paris Cité (France) a accepté de participer en tant que partenaire du programme.

Enfin, l'Université Caddi Ayyad di Marrakech (Maroc), l'une des universités les plus importantes du Maroc, a manifesté un vif intérêt pour devenir partenaire du programme.

Les sujets que nous aborderons comprennent la programmation, l'architecture des systèmes informatiques, la conception et les applications des bases de données, les probabilités et les statistiques, le traitement des données, l'analyse exploratoire des données, la programmation, la narration des données, etc.

La licence en Data Analytics est principalement axée sur l'enseignement des méthodes et techniques dans le domaine des mathématiques (analyse et calcul), des statistiques inférentielles et de l'analyse exploratoire des données, des méthodes et outils informatiques pour la conception et la gestion des bases de données, des fondamentaux de la programmation, des bases de l'épistémologie pour la recherche, de l'économétrie, des modèles expérimentaux et dynamiques. Le diplômé acquerra des connaissances et des compétences dans différents domaines qui lui donneront une vision large et analytique des outils de gestion, de traitement et de présentation des connaissances issues des données, dans un contexte fortement interdisciplinaire et intégré. Outre l'acquisition de compétences techniques, le diplômé sera en mesure d'utiliser ces outils dans différents domaines d'application tels que les secteurs économique et financier, social, démographique, biomédical, environnemental et énergétique. De plus, au cours du programme, l'étudiant en Data Analytics est formé à la conception et à l'analyse de cas pratiques intensifs de données réelles pendant des périodes de stage dans des organisations externes.

Outre certains cours classiques, l'innovation de notre programme réside dans l'inclusion, en même temps que les cours traditionnels, de cours de formation :

• apprentissage des principaux logiciels de statistique et d'exploration de données (SAS Miner, ou les logiciels libres Weka, R, Python) par des cours pratiques dans des laboratoires informatiques avec des experts formateurs ;
• la résolution de problèmes pratiques et d'études de cas fondés sur des données provenant de bases de données d'entreprises (par exemple, de TLC ou d'entreprises de TI) ou d'institutions publiques (par exemple Istat, Inps).

Les compétences spécifiques acquises par les diplômés en Data Analytics sont les suivantes :

• compétences statistiques et informatiques pour le traitement et l'analyse de données complexes ou de grande dimension provenant de sources différentes et non structurées ; données à haut débit (par exemple, provenant de capteurs de marchés financiers) ;
• connaissance des méthodologies statistiques, de l'exploration de données et des techniques d'optimisation pour la résolution de problèmes complexes et la capacité d'exécution dans des scénarios réels ;
• expérience dans l'analyse des Big Data relationnelles du Web et connaissance de l'analyse des réseaux sociaux ;
• les compétences techniques de prédiction et de suivi des phénomènes évolutifs ;
• l'utilisation de logiciels statistiques et de langages de programmation spécifiques tels que R et Python ;
• connaissance des systèmes de gestion de bases de données et des systèmes informatiques distribués, également dans un environnement en nuage ;
• la communication des résultats de l'analyse en compétences par des présentations et des rapports avec des outils d'analyse visuelle.

Ce diplôme en Data Analytics est en mesure de remplir son objectif par une organisation de programme principalement orientée vers l'éducation d'un analyste appliqué comme un diplômé prêt à l'emploi, dans les domaines suivants :

• Sociétés de production et commerciales et commerce électronique ;
• Entreprises de médias et de communication ;
• Industries pharmaceutiques et télécommunications ;
• Industries de la logistique et du transport ;
• Instituts d'assurance et financiers et banques ;
• Entreprises de santé et de prévention sanitaire ;
• Sociétés de conseil et d'études de marché ;
• Institutions de recherche publiques et privées ;
• Centres de recherche et de surveillance pour l'énergie et l'environnement.

Ce diplôme en Data Analytics donne un solide bagage pour accéder à des programmes de master, par exemple en Data Science, statistiques, informatique, économie.