Bachelor Universitaire de Technologie Science des données
Parcours :- Exploration et modélisation statistique
- Visualisation, conception d'outils décisionnels
- Diplôme national
- domaine·s :
- Informatique · Technologies , Sciences · Recherche
- niveau de diplôme :
- Bac+3
- crédits ECTS :
- 180
- durée du programme :
- 3 années
- lieu·x :
- Lisieux
- Précision du lieu :
- Boulevard Jules Ferry
Ce diplôme peut être obtenu dans le cadre de la Validation des Acquis de l'Expérience (VAE).
Présentation générale
L’inflation des échanges numériques, due notamment à l’usage des réseaux sociaux, des objets connectés et du e-commerce, crée un véritable déluge de données. Ces données massives (Big Data) sont devenues une préoccupation majeure dans de nombreuses organisations car susceptibles d’être un levier de croissance.
Conscientes des enjeux économiques que présente l’exploitation de ces volumes de données, entreprises et administrations recherchent aujourd’hui des spécialistes capables de les gérer et de les décrypter.
Le Bachelor Universitaire de Technologie "Science des Données " (ex-STID, "Statistique et Informatique Décisionnelle") de l’IUT Grand Ouest Normandie est une formidable opportunité d’acquérir, en 3 ans, les compétences nécessaires en informatique et en statistique pour répondre aux défis du Big Data.
Points forts
Le BUT SD est en mesure de couvrir le domaine de la statistique tout comme celui de l'informatique décisionnelle.
Il offre également une certaine polyvalence permettant une insertion professionnelle en adéquation avec vos motivations.
Principaux enseignements
- Statistique
- Gestion de bases de données
- Programmation Web (data visualisation, tableaux de bord...)
- Conception d'outils décisionnels
- Mathématiques
- Économie-Gestion
- Expression-Communication
- Anglais
Public concerné
En apprentissage : les jeunes de 16 à 29 ans révolus sauf exception
En contrat de professionnalisation :
- Les jeunes âgés de 16 à 25 ans,
- Les demandeurs d’emploi âgés de 26 ans et plus.
N’hésitez pas à prendre contact avec la composante en cas de doute.
Formation enregistrée au RNCP
Fiche RNCP N° 35402 (parcours visualisation
conception d'outils décisionnels)
N° 35402 (parcours exploitation et modélisation statistique)
Reconnaissance qualité
L’article L.6316-4 II du code du travail, reconnait la qualité de l’établissement d’enseignement supérieur au titre des 4 catégories d’actions concourant au développement des compétences (Actions de formation / Actions permettant de faire valider les acquis de l’expérience / Bilans de compétences / Actions de formation par apprentissage).
L’université de Caen Normandie figure ainsi sur la liste publique des organismes de formation certifiés QUALIOPI.
Depuis 2016, l'université de Caen Normandie met en œuvre une démarche qualité et d’amélioration continue pour la formation professionnelle. Elle a notamment été certifiée pour l’activité de formation continue de 2019 à 2022 selon la certification de services FCU « La Formation Continue à l’Université » validée par le CNEFOP.
Niveau de recrutement
Baccalauréat
Pré-requis / Conditions d'accès
- Sélection sur dossier pour les bacheliers généraux et technologiques.
- Les étudiants en réorientation ont toute leur place dans la formation (sélection sur dossier).
Conditions particulières
Possibilité d'intégrer la troisème année sur dossier et entretien
Sélection sur dossier (bulletins, fiche avenir, lettre de motivation).
Capacité d'accueil
Nombre de places offertes : 49
Modalités et délais d'accès
Les délais d'accès dépendent des dates de rentrée universitaire et des dates de candidature que vous retrouverez sur notre site.
Procédure d'inscription
Suite à l'admission en formation et à la validation des missions, une contractualisation sera mise en place avec l'employeur. Plus d'informations sur cette pageTarif pour une inscription en alternance (à la charge de l'employeur)
Les coûts de formation en alternance sont pris en charge par l'employeur et/ou son OPCO le cas échéant.
Pour un employeur privé :
- pour un contrat d'apprentissage, le tarif de la formation correspond au niveau de prise en charge des contrats d’apprentissage défini par la branche professionnelle de l'employeur et publié sur le site de France Compétences.
- pour un contrat de professionnalisation, consultez la fiche récapitulative des tarifs en contrat de professionnalisation.
Pour un employeur public : consultez la fiche récapitulative des tarifs pour les employeurs publics
Pour l'apprenti, il devra s’acquitter de la Contribution de vie étudiante et de campus (CVEC). Plus d'informations sur la CVEC
Pour connaitre le coût exact de formation, prenez contact avec le service Formation Continue et Alternance (voir l’onglet Contact) pour recevoir un devis.
Objectifs de la formation
Former des cadres intermédiaires en Informatique Décisionnelle et en Statistique sachant :
- Concevoir, créer et administrer une base de données à l’aide d’un Système de Gestion de Bases de Données (Oracle, SQLite, MySQL)
- Contrôler, organiser et sélectionner les données en vue de leur étude à l’aide de langages de programmation spécifiques et de logiciels professionnels (SAS, R, Python, etc.)
- Explorer les données à l’aide des outils de la statistique et dégager les résultats significatifs
- Concevoir des datavisualisations (Tableau Desktop, Power BI Desktop...) et des tableaux de bord (à l'aide de langages de programmation WEB)
- Construire des modèles prédictifs (statistical learning - data mining)
- Communiquer les résultats des analyses à l’aide d’outils numériques modernes (Word, PowerPoint, etc.)
Spécificités de la formation
Une formation encadrée et fortement structurée autour de situations professionnelles :
- 600 heures de projets
- 22 à 26 semaines de stage (fin de 2e et 3e année).
Préparation des étudiants au TOEIC.
Des intervenants issus du monde professionnel assurent des enseignements, ce qui permet aux étudiants d'acquérir des réflexes facilitant leur intégration sur le marché du travail.
Un projet personnel et professionnel encadré par un professionnel avec notamment des cours portant sur la rédaction d’un CV et d’une lettre de motivation, et des simulations d’entretiens de recrutement.
Une formation permettant l'insertion professionnelle des étudiants ou leur poursuite d’études en écoles d'ingénieurs, de commerce ou en masters par exemple.
Contenu de la formation en alternance
- BUT 3ème année Science des données parcours Exploration et modélisation statistique
Semestre 5 (Parcours EMS)
30 crédits
UE5.1 : TRAITER
6.5 crédits
Pôle Ressosurce S5 - UE1
Bases de données N°SQL (30 h : 8 CM 8 TD 14 TP)
Pôle SAE S5
UE5.2 : ANALYSER
6.5 crédits
Pôle Ressources S5 - UE2
Data Mining (42 h : 10 CM 16 TD 16 TP)
Pôle SAE S5 - UE2
UE5.3 : VALORISER
6.5 crédits
Pôle Ressources S5 - UE3
Anglais pour la coop. intern. et enjeux intern.des données (18 h : 18 TD)
Communication des données, étique et responsabilité (18 h : 18 TD)
Pôle SAE S5 - UE3
UE5.4 : MODELISER
10.5 crédits
Pôle Ressources S5 - UE4
Modélisation statistique avancée (46 h : 8 CM 18 TD 20 TP)
Pôle SAE S5 - UE4
Ressources Transverses S5
PPP5 (12 h : 12 TD)
SAE Transverses S5
Mener une étude statistique dans un domaine d'application (35 h : 10 CM 14 TD 10 TP)
Migration des données vers ou depuis un environnement N°SQL (15 h : 4 CM 10 TP)
Mise en oeuvre d'un processus de Data Mining (17 h : 6 CM 10 TP)
Portfolio (6 h : 6 TD)
Semestre 6 (Parcours EMS)
30 crédits
UE6.1 : TRAITER
7 crédits
Pôle Ressources S6 - UE1 (parcours EMS)
Big Data : enjeux, stockage et extraction (36 h : 10 CM 16 TD 10 TP)
Pôle SAE S6 - UE1 (Parcours EMS)
UE6.2 : ANALYSER
7 crédits
Pôle Ressources S6 - UE2 (parcours EMS)
Méthodes statistiques pour le Big Data (24 h : 6 CM 8 TD 10 TP)
Pôle SAE S6 - UE2 (Parcours EMS))
UE6.3 : VALORISER
7 crédits
Pôle Ressources S6 - UE3 (parcours EMS)
Anglais pour la communication d'entreprise (12 h : 12 TD)
Communication pour le Management (12 h : 12 TD)
Pôle SAE S6 - UE3 (Parcours EMS)
UE6.4 : MODELISER
9 crédits
Pôle Ressources S6 - UE4 (parcours EMS)
Apprentissage statistique pour l'IA (24 h : 8 CM 16 TP)
Pôle SAE S6 - UE4 (Parcours EMS)
SAE transverses S6 (parcours EMS)
Stage 3 (2 h : 1 TD)
Modélisation statistique données complexes et le Big Data (23 h : 8 CM 14 TP)
Portfolio (6 h : 6 TD)
- BUT 3ème année Science des Données parcours Visualisation, conception d'outils décisionnels
Semestre 5 (Parcours VCOD)
30 crédits
UE5.1 : TRAITER
6.5 crédits
Pôle Ressources S5 - UE1
Bases de données N°SQL (30 h : 8 CM 8 TD 14 TP)
Pôle SAE S5 - UE1
UE5.2 : ANALYSER
6.5 crédits
Pôle Ressources S5 - UE2
Data Mining (42 h : 10 CM 16 TD 16 TP)
Pôle SAE S5 - UE2
UE5.3 : VALORISER
6.5 crédits
Pôle Ressources S5 - UE3
Anglais pour la coop. intern. et enjeux intern.des données (18 h : 18 TD)
Communication des données, étique et responsabilité (18 h : 18 TD)
Pôle SAE S5 - UE3
UE5.4 : DEVELOPPER
10.5 crédits
Pôle Ressources S5 - UE4
Développement logiciel (30 h : 6 CM 12 TD 12 TP)
Programmation web pour la visualisation (30 h : 6 CM 12 TD 12 TP)
Pôle SAE S5 - UE4
Ressources Transverses S5
PPP5 (12 h : 12 TD)
SAE Transverses S5
Migration des données vers ou depuis un environnement N°SQL (15 h : 4 CM 10 TP)
Mise en oeuvre d'un processus de Data Mining (17 h : 6 CM 10 TP)
Analyse et conception d'un outil décisionnel (17 h : 8 TD 8 TP)
Portfolio (6 h : 6 TD)
Semestre 6 (Parcours VCOD)
30 crédits
UE6.1: TRAITER
7 crédits
Pôle Ressources S6 - UE1 (parcours VCOD)
Big Data : enjeux, stockage et extraction (36 h : 10 CM 16 TD 10 TP)
Pôle SAE S6 - UE1 (parcours VCOD)
UE6.2 : ANALYSER
7 crédits
Pôle Ressources S6 - UE2 (parcours VCOD)
Méthodes statistiques pour le Big Data (24 h : 6 CM 8 TD 10 TP)
Pôle SAE S6 - UE2 (parcours VCOD)
UE6.3 : VALORISER
7 crédits
Pôle Ressources S6 - UE3 (parcours VCOD)
Anglais pour la communication d'entreprise (12 h : 12 TD)
Communication pour le Management (12 h : 12 TD)
Pôle SAE S6 - UE3 (parcours VCOD)
UE6.4 : DEVELOPPER
9 crédits
Pôle Ressources S6 - UE4 (parcours VCOD)
Approfondissement en Big Data (22 h : 10 CM 12 TP)
Pôle SAE S6 - UE4 (parcours VCOD)
SAE transverses S6 (parcours VCOD)
Stage 3 (2 h : 1 TD)
Développement et test d'un outil décisionnel (21 h : 10 TD 10 TP)
Portfolio (6 h : 6 TD)
Modalités pédagogiques
Les modalités pédagogiques sont adaptées en fonction des compétences et connaissances visées par l’enseignement. Sont notamment mobilisés les cours magistraux (CM), les travaux dirigés (TD) et/ou les travaux pratiques (TP).
Organisation temporelle de la formation
La préparation d'un diplôme national (BUT, Licence, Licence Professionnelle, Master) nécessite un investissement personnel important. À titre indicatif, le temps de travail personnel est estimé entre 7 et 15h par semaine.
Rythme de l'alternance en entreprise
2 semaines en cours / 2 semaines en entreprise (parfois 3 semaines, selon les contraintes des vacances de l'IUT)
Modalités d'évaluation de la formation et de validation des blocs de compétences
Selon les objectifs de la formation, le contrôle des connaissances et des compétences peut mobiliser différentes modalités d’évaluation tels le contrôle terminal, le contrôle continu, ou une combinaison de contrôle terminal et de contrôle continu. Ces évaluations peuvent prendre des formes variées (écrits et ou oral, travail de groupe, rapport/mémoires, etc.). Ces modalités sont indiquées aux apprenants dans les délais réglementaires.
Les règles applicables au contrôle des connaissances et des compétences pour l’université de Caen Normandie sont disponibles sur le site web de l’université. Dans le cadre de la nouvelle offre de formation, les modalités de contrôle des connaissances et des compétences sont en cours d’élaboration pour la rentrée 2022.
Aménagements possibles de la formation
Les alternants dans des situations particulières peuvent bénéficier d'aménagement dans l'organisation et le déroulement de leurs études. Prendre contact en amont avec la composante.
Le Référent Handicap Alternance apporte un accompagnement spécifique aux personnes en situation de handicap avant l'entrée en formation, puis durant toute leur formation avec le Relais handicap santé.
- Référent handicap alternance : Sophie RENAULT : sufca.alternance@unicaen.fr
Langue(s) d'enseignement
Français
Partenariats
De nombreuses entreprises nous font confiance en accueillant régulièrement en stage des étudiants issus de notre formation. On peut citer à titre d’exemples : CPAM du Havre, INSEE Calvados, Caisse Régionale du Crédit Agricole de Rouen, GMF Assurances, Grand Port Maritime du Havre, Knorr-Bremse, CHU Caen, Centre de cancérologie François Baclesse, Quantaflow Honfleur, Statistique Canada, etc.
Échanges internationaux
Les stages peuvent être effectués à l’étranger.
Mobilité nationale et internationale
L'université accompagne les alternants dans la constitution de leur dossier et l'obtention des financements nécessaires le cas échéant dans le cadre d'une mobilité nationale ou internationale.
Référent mobilité Alternance : Élisabeth SCHELSTRAETE | sufca.alternance@unicaen.fr
Compétences acquises
À l’issue de la formation, un étudiant est capable de :
- concevoir, gérer et interroger une base de données (SGBD/SQL)
- contribuer à la conception d’études et d’enquêtes, et réaliser des analyses statistiques (SAS/R)
- concevoir et utiliser des modèles prédictifs simples (Régression/Classification)
- développer des programmes d’analyse statistique ou de reporting (VBA/Python/Java)
- concevoir des datavisualisations à l'aide d'outils professionnels (Tableau Desktop, Power BI Desktop...) ou de langages orientés WEB (HTML, Javascript, PHP, SQL...)
Poursuites possibles
- Masters généralistes (MIASHS, informatique, économie-gestion, actuariat, Système d'information et aide à la décision, etc.)
- Masters professionnalisants (Statistique et informatique décisionnelle · SID, Ingénierie économique et statistique · IES, Méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises · MIAGE, etc.)
- Écoles d’ingénieurs (ENSAI, Polytech, INSA, UTC, etc.)
- Écoles de commerce.
Métiers visés
Métiers divers et variés comme :
- Data scientist
- Analyste Décisionnel
- Chef de projets Décisionnel
- Architecte Data / Décisionnel
- Développeur décisionnel
- Chef de projet AMOA (Assistance à Maîtrise d'Ouvrage)
- Chef de projet Business intelligence
- Data analyst
- Data manager
- Analyste reporting SAS
- Chargé d’études (Cliniques, Statistiques, Marketing, Commerciales, etc.)
- Biostatisticien(ne)
- Géomarketeur
Secteurs professionnels
Tous secteurs professionnels
Responsable(s)
formation : Anais Pauchet · anais.pauchet@unicaen.fr
formation : Jean-Yves Candalen · jean-yves.candalen@unicaen.fr
Université de Caen Normandie
IUT Grand Ouest Normandie
Boulevard Maréchal Juin · CS 14032 · 14032 Caen Cedex 5
Contact spécifique pour l'alternance
Romuald DUFY, Chargé des Relations Entreprises - romuald.dufy@unicaen.fr
IUT Grand Ouest Normandie, pôle de Caen, Service FCA | iut-pole-caen.fca@unicaen.fr
Nathalie HURISSE Responsable Service FCA, référente Qualité - 02 31 56 70 15 | nathalie.hurisse@unicaen.fr
et Bénédicte LEPLEUX Assistante de formation | benedicte.lepleux@unicaen.fr