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UNICAEN | UNIVERSITÉ DE CAEN NORMANDIE | IUT Grand Ouest Normandie

Diplôme national

Bachelor Universitaire de Technologie Science des données Parcours Exploration et modélisation statistique Visualisation, conception d'outils décisionnels

Les parcours "Exploration et modélisation statistique" et "Visualisation, conception d'outils décisionnels" sont ouverts à l'alternance en 3e année de BUT.

domaine·s :

Sciences, Technologies, Santé

niveau de diplôme :

Bac+3

crédits ECTS :

180

Numéro RNCP :

3540235401

durée du programme :

3 années

lieu·x :

Lisieux

Cette formation est proposée en Alternance.

Ce diplôme peut être obtenu dans le cadre de la Validation des acquis de l'expérience (VAE).

Présentation générale

Réseaux sociaux, objets connectés, e-commerce… Ces échanges numériques créent une masse volumineuse de données : le big data. Conscientes des enjeux économiques de ces volumes de données, entreprises et administrations recherchent aujourd’hui des spécialistes capables de transformer ces données en informations exploitables et en outils d’aide à la décision. Vous souhaitez apprendre à gérer et décrypter ces flux d’informations ? Avec le Bachelor Universitaire de Technologie Science des données (BUT SD), obtenez les compétences nécessaires en informatique, en IA (Intelligence Artificielle) et en statistique pour répondre aux défis du big data.

Le Bachelor Universitaire de Technologie Science des Données (BUT SD)est une formation diplômante en 3 ans qui allie théorie et pratique. Le programme propose à la fois des matières générales et professionnalisantes, dont deux stages qui peuvent être effectués en France ou à l’étranger, et une possible alternance en 3e année.

À partir de la 2e année, deux parcours sont proposés :

  • Exploration et modélisation statistique : modéliser, prédire et interpréter les données dans un cadre statistique rigoureux ;
  • Visualisation et conception d’outils décisionnels : transformer les données en informations exploitables et concevoir des outils interactifs facilitant la prise de décision.

Vous souhaitez en savoir plus sur nos formations en informatique ? Rendez-vous sur notre site dédié à la filière numérique.

Objectifs de la formation

Le BUT Science des Données forme des professionnels capables de comprendre, exploiter et valoriser la donnée pour éclairer la prise de décision dans tous les secteurs d’activité.

La formation vise à développer une culture complète de la donnée, à la croisée de la statistique, de l’informatique et de l’intelligence artificielle, tout en cultivant la rigueur scientifique, l’esprit d’analyse et l’autonomie professionnelle.

Elle permet aux étudiants de :

  • acquérir une vision complète du cycle de vie des données, de leur collecte à leur valorisation, et de maîtriser la démarche de projet en data science, de la définition du besoin à la restitution des résultats ;
  • développer des compétences solides en programmation, en bases de données, et en datavisualisation (Tableau, Power BI, langages web) ;
  • comprendre les enjeux économiques, éthiques et environnementaux liés à l’usage des données ;
  • s’initier aux technologies émergentes de l’IA et du Big Data ; 
  • développer des compétences transversales en communication, en travail collaboratif et en gestion de projet.

L’objectif final du BUT Science des Données est de former des acteurs polyvalents capables de transformer la donnée en connaissance utile et en valeur ajoutée pour les entreprises, les administrations et les organismes de recherche.

Spécificités de la formation

Vous souhaitez allier culture générale et travail sur le terrain ? Le BUT Science des Données prolonge les enseignements du lycée et offre une professionnalisation solide :

  • 600 heures de projets tutorés, ancrés dans des problématiques réelles d’entreprise ;
  • 22 à 26 semaines de stage, en France ou à l’étranger ;
  • Une possibilité d’alternance dès la 3ᵉ année ;
  • Des enseignements assurés par des intervenants et intervenantes issues du secteur de la data.

Par ailleurs, la formation valorise également les compétences transversales : communication, économie, anglais, gestion de projet, et propose aussi une préparation au TOIEC, une certification du niveau d’anglais à l’écrit comme à l’oral, demandée sur le marché de l’emploi.

Témoignages

“J’aimerais devenir data analyst afin d’aider les entreprises à prendre des décisions basées sur leurs données”Découvrez le témoignage de Dalyop, étudiante en 2e année de BUT Science des données parcours Visualisation, conception d’outils décisionnels à l’IUT Grand Ouest Normandie, pôle de Lisieux (promo 2022-2025).

“La science des données, véritable plus-value pour les entreprises.”Découvrez le témoignage de Julien, étudiant en 3e année du BUT Science des données à l’IUT Grand Ouest Normandie (promo 2022-2025), pôle de Lisieux.

Le BUT Science des données, “un équilibre parfait entre la théorie et la pratique”Découvrez le témoignage de Maxence, étudiant en 3e année de BUT Science des données à l’IUT Grand Ouest Normandie (promo 2022-2025), site de Lisieux.

La science des données : “les statistiques et les mathématiques associées aux technologies numériques.”Découvrez le témoignage de Yolan, étudiant en 3e année du BUT Science des données à l’IUT Grand Ouest Normandie (promo 2022-2025), pôle de Lisieux.

Conditions d'accès

Conditions d'accès en première année du diplôme

Pour accéder au BUT, vous devez être titulaire d’un baccalauréat :

  • Général, avec au moins l’une des spécialités suivantes :
    • Mathématiques
    • Sciences de l’ingénieur (SI)
    • Numérique et sciences informatiques (NSI)
    • Sciences économiques et sociales (SES)
    • Physique-chimie
    • Sciences de la vie et de la Terre (SVT)
  • Technologique, avec l’une des mentions suivantes :
    • Sciences et technologies du management et de la gestion (STMG)
    • Sciences et technologies de l'industrie et du développement durable (STI2D)

La formation est disponible sur Parcoursup. La sélection sur dossier prend en compte les éléments suivants :

  • les résultats scolaires de 1re et de terminale
  • la fiche Avenir
  • la lettre de motivation

Conditions particulières

Si vous avez déjà suivi une formation après votre bac, mais que vous souhaitez vous réorienter et choisir le BUT Science des données, c’est tout à fait possible ! Les conditions sont les mêmes que les néo-bacheliers, mais vous devez, en plus :

  • Fournir vos résultats dans votre formation actuelle,
  • Préciser dans votre lettre de motivation pourquoi vous vous réorientez.

Vous pouvez intégrer la formation en 1re, 2e ou 3e année, selon votre parcours, après étude de votre dossier.

Capacité d'accueil

Le BUT offre 49 places.

Procédure d'inscription

La procédure d’inscription se passe en 3 étapes :

Candidature

Vous êtes en formation initiale ou en alternance ? Les candidatures en première année de la formation se font sur la plateforme nationale de candidature Parcoursup.

Vous souhaitez reprendre des études en formation continue, faire valider une expérience professionnelle pour obtenir un master ou vous relevez de la procédure Études en France ? Consultez dès à présent la plateforme eCandidat pour prendre connaissance des différents calendriers de dépôts de candidatures.

Vous souhaitez mobiliser votre compte personnel formation (CPF) pour entrer dans la formation ? Consultez les modalités d’inscription pour nos formations éligibles au CPF.

Vous relevez d'une procédure spécifique (redoublement, validation d'études supérieures, transfert de dossier...) ? Découvrez comment candidater à l'université de Caen Normandie

Inscription administrative

Votre candidature est retenue et c’est la première fois que vous vous inscrivez à l’université de Caen Normandie ? Vous devez dans un premier temps procéder à l’inscription administrative, payer la Contribution vie étudiante et de campus et les droits d’inscription. Retrouvez toutes les informations sur les tarifs et modes de paiement.

Inscription pédagogique

Dans un second temps, vous devez procéder à l’inscription pédagogique afin de vous inscrire aux enseignements obligatoires de la formation et choisir éventuellement vos options.

Plus d'informations sur les inscriptions

Retrouvez le détail des inscriptions sur le site de l'université de Caen Normandie. Si vous faites déjà partie de l'université, consultez notre page concernant les réinscriptions.

Accueil des étudiants internationaux

Depuis 2019, l’université de Caen Normandie détient le label « Bienvenue en France » délivré par Campus France, gage de la qualité de son accueil des étudiants internationaux.

 

 

Organisation des études

  • Les enseignements ont lieu en présentiel au campus de Lisieux de l’Institut universitaire de technologie (IUT) Grand Ouest Normandie. 
  • Le volume horaire du BUT Science des données est de 30 à 35 heures par semaine, auxquelles s’ajoute un investissement personnel important (entre 7 et 15 heures par semaine). 
  • Une expérience professionnelle est intégrée au BUT avec des stages obligatoires. De plus, à partir de la 3e année, la formation est accessible en alternance.

Contenu de la formation

Principaux enseignements

Le BUT Science des Données propose un ensemble d’enseignements scientifiques et techniques pour se spécialiser dans l’exploitation, l’analyse et la valorisation des données :

  • Statistique ;
  • Gestion et administration de bases de données (SQL, NoSQL) ;
  • Programmation impérative et orientée objet ;
  • Programmation Web (développement d’applications de datavisualisation et tableaux de bord) ;
  • Conception d’outils décisionnels et reporting ;
  • Méthodes d’intelligence artificielle : apprentissage automatique et traitement du langage naturel ;
  • Initiation au Big Data et aux environnements de calcul distribués.

Des enseignements généraux viennent compléter la formation pour renforcer les compétences transversales et l’ouverture professionnelle :

  • Mathématiques ;
  • Économie-gestion et culture numérique ;
  • Expression – Communication ;
  • Anglais.

Et des matières pré-professionnalisantes pour préparer votre entrée dans le monde du travail :

  • Stages en entreprise en 2e et 3e année (BUT 2 et BUT 3)
  • Projets tutorés encadrés par des enseignants et enseignantes, des intervenants et intervenantes professionnels, ainsi que le Projet personnel et professionnel (PPP) qui vous permet de développer une posture professionnelle adaptée, et de préciser votre avenir professionnel en fonction de vos acquis, de vos expériences et vos aspirations.

Les enseignantes et enseignants intervenant sont :

  • soit des titulaires : professeures et professeurs d'université, maîtresses et maîtres de conférence, enseignantes et enseignants du second degré spécialisés dans leur domaine.
  • soit des vacataires : des personnes recrutées selon leur expertise professionnelle.

Programme détaillé

  • BUT 1ère année Science des Données Tronc commun

    • Semestre 1 · Statistique et informatique décisionnelle

      30 crédits

      • UE1.1 : Traiter des données à des fins décisionnelles

        10 crédits

        • Pôle Ressources S1 - UE1

          • Tableur et reporting (22 h : 1 CM 1 TD 20 TP)

          • Base de données relationnelle 1 (32 h : 6 CM 6 TD 20 TP)

          • Bases de la programmation 1 (40 h : 6 CM 14 TD 20 TP)

        • Pôle SAE S1 - UE1

          • Création de reporting à partir de données stockées dans SGBD (8 h : 1 CM 2 TD 4 TP)

          • Ecriture et lecture de fichiers de données (8 h : 1 CM 2 TD 4 TP)

      • UE1.2 : Analyser statistiquement les données

        10 crédits

        • Pôle Ressources S1 - UE2

          • Statistique descriptive 1 (42 h : 12 CM 16 TD 14 TP)

          • Probabilités 1 (30 h : 8 CM 18 TD 4 TP)

          • Mathématiques 1 (41 h : 10 CM 30 TD 1 TP)

        • Pôle SAE - S1 - UE2

          • Préparation et synthèses d'un tableau de données (8 h : 1 CM 2 TD 4 TP)

      • UE1.3 : Valoriser une production dans un contexte prof

        10 crédits

        • Pôle Ressources S1 - UE3

          • Initiation à l'anglais de spécialité (31 h : 1 CM 16 TD 14 TP)

          • Communication de l'information et recherche documentaire (31 h : 1 CM 16 TD 14 TP)

          • Découverte données de l'environnement entrepreneurial éco (58 h : 1 CM 56 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S1 - UE3

          • Apprendre en situation la production de données en ent. (8 h : 1 CM 2 TD 4 TP)

          • Présentation en anglais d'un territoire éco et culturel (6 h : 1 CM 2 TD 2 TP)

          • Mise en oeuvre d'une enquête (10 h : 6 CM 1 TD 2 TP)

      • Ressources transverses S1

        • PPP1 Projet Personnel et Professionnel (17 h : 16 TD 1 TP)

      • SAE transerves S1

        • Portfolio (8 h : 6 TD 1 TP)

    • Semestre 2 · Statistique et informatique décisionnelle

      30 crédits

      • UE2.1 : Traiter des données à des fins décisionnelles

        10 crédits

        • Pôle Ressources S2 - UE1

          • Base de données relationnelles 2 (31 h : 6 CM 1 TD 24 TP)

          • Bases de la programmation 2 (27 h : 6 CM 1 TD 20 TP)

          • Programmation statistique (31 h : 6 CM 1 TD 24 TP)

          • Reporting et datavisualisation (22 h : 1 CM 20 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S2 - UE1

          • Conception et implémentation d'une base de données (13 h : 1 CM 1 TD 10 TP)

      • UE2.2 : Analyser statistiquement les données

        10 crédits

        • Pôle Ressources S2 - UE2

          • Statistique descriptive 2 (10 h : 4 CM 4 TD 2 TP)

          • Statistique inférentielle (25 h : 8 CM 16 TD 1 TP)

          • Probabilités 2 (30 h : 8 CM 20 TD 2 TP)

          • Bases de l'algèbre (31 h : 10 CM 20 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S2 - UE2

          • Estimation par sondage simple (7 h : 1 CM 1 TD 4 TP)

          • Régression sur données réelles (13 h : 1 CM 1 TD 10 TP)

      • UE2.3: Valoriser une product° dans un contexte professionnel

        10 crédits

        • Pôle Ressources S2 - UE3

          • Appronfondissement de l'anglais de spécialité (25 h : 1 CM 10 TD 14 TP)

          • Communication, sémiologie et argumentation (27 h : 1 CM 10 TD 16 TP)

          • Etude des données de l'environnement entrepreneurial et éco (42 h : 1 CM 40 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S2 - UE3

          • Datavisualisation (11 h : 1 CM 8 TD 1 TP)

          • Contruction et présentation d'indicateurs de performance (13 h : 1 CM 1 TD 10 TP)

      • Ressources transverses S2

        • PPP2 - Projet Personnel et Professionnel (16 h : 16 TD)

      • SAE transverses S2

        • Analyse de données, reporting et datavisualisation (17 h : 1 CM 12 TD 3 TP)

        • Portfolio (8 h : 6 TD 1 TP)

    • Transition écologique pour un développement soutenable - N2 (20 h : 20 TD)

      2 crédits

  • BUT 2ème année Science des Données parcours Exploration et modélisation statistique

    • Semestre 3 (Parcours EMS)

      30 crédits

      • UE3.1 : TRAITER

        8.5 crédits

        • Pôle Ressources S3 - UE31

          • Utilisation avancée d'outils de reporting (39 h : 1 CM 8 TD 30 TP)

          • Systèmes d'information décisionnels (30 h : 8 CM 8 TD 14 TP)

          • Technologie web (26 h : 6 CM 6 TD 14 TP)

          • Programmation statistique automatisée (32 h : 1 CM 1 TD 30 TP)

        • Pôle SAE - S3 - UE1

      • UE3.2 : ANALYSER

        6.5 crédits

        • Pôle Ressources S3 - UE2

          • Algèbre linéaire (31 h : 10 CM 20 TD 1 TP)

          • Tests d'hypothèses pour l'analyse bi-variée (34 h : 8 CM 18 TD 8 TP)

        • Pôle SAE - S3 - UE2

      • UE3.3 : VALORISER

        7.5 crédits

        • Pôle Ressources S3 - UE3

          • Anglais professionnel (31 h : 1 CM 20 TD 10 TP)

          • Communication organisationnelle et professionnelle (31 h : 1 CM 20 TD 10 TP)

          • Les données de l'environnement entrepreneurial et économique (36 h : 1 CM 34 TD 1 TP)

        • Pôle SAE - S3 - UE3

      • UE3.4 : MODELISER

        7.5 crédits

        • Pôle Ressources S3 - UE4

        • Pôle SAE S3 - UE4

      • Ressources transverses S3 - parcours Exploration

        • Techniques de sondage et méthodologie d'enquête (22 h : 6 CM 8 TD 8 TP)

        • Projet Personnel et Professionnel 3 (14 h : 1 CM 12 TD 1 TP)

      • SAE transverses S3 - parcours Exploration

        • Recueil et analyse de données par échantill. ou plan d'expér (18 h : 6 CM 1 TD 10 TP)

        • Conformité réglementaire pour analyser des données (27 h : 10 CM 10 TD 6 TP)

        • Intégration de données dans un datawarehouse (23 h : 6 CM 6 TD 10 TP)

        • Description et prévision de données temporelles (23 h : 6 CM 8 TD 8 TP)

        • Portfolio (11 h : 1 CM 8 TD 1 TP)

    • Semestre 4 (Parcours EMS)

      30 crédits

      • UE4.1 TRAITER

        6.5 crédits

        • Pôle Ressources S4 - UE1

          • Automatisation et tests en programmation (26 h : 6 CM 6 TD 14 TP)

        • Pôle SAE S4 - UE1

      • UE4.2 : ANALYSER

        8.5 crédits

        • Pôle Ressources S4 - UE2

          • Méthodes Factorielles (24 h : 6 CM 10 TD 8 TP)

          • Classification automatique (20 h : 4 CM 8 TD 8 TP)

        • Pôle SAE S4 - UE2

      • UE4.3 : VALORISER

        7.5 crédits

        • Pôle Ressources S4 - UE3

          • Anglais scientifique et argumentation (20 h : 1 CM 18 TD 1 TP)

          • Communication scientifique et argumentation (18 h : 1 CM 16 TD 1 TP)

          • Explor.et valor. de la donnée dans un cadre juridique et éco (18 h : 1 CM 16 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S4 - UE3

      • UE4.4 : MODELISER

        7.5 crédits

        • Pôle Ressources S4 - UE4

          • Modèle linéaire (36 h : 10 CM 20 TD 6 TP)

        • Pôle SAE S4 - UE4

      • Ressources Transverses S4

        • Projet Personnel et Professionnel 4 (10 h : 1 CM 8 TD 1 TP)

      • SAE Transverses S4

        • Stage 2 (169 h : 168 TD)

        • Expliq. et prédire une varia. quantit à partir de plus.fact (13 h : 1 CM 1 TD 10 TP)

        • Reporting d'une analyse multivariée (16 h : 4 CM 1 TD 10 TP)

        • Portfolio (9 h : 1 CM 6 TD 1 TP)

  • BUT 2ème année Science des Données parcours Visualisation, conception d'outils décisionnels

    • Semestre 3 (Parcours VCOD)

      30 crédits

      • UE3.1 : TRAITER

        8.5 crédits

        • Pôle Ressources S3 - UE1

          • Utilisation avancée d'outils de reporting (39 h : 1 CM 8 TD 30 TP)

          • Systèmes d'information décisionnels (30 h : 8 CM 8 TD 14 TP)

          • Technologie web (26 h : 6 CM 6 TD 14 TP)

          • Programmation statistique automatisée (32 h : 1 CM 1 TD 30 TP)

        • Pôle SAE S3 - UE1

      • UE3.2 : ANALYSER

        6.5 crédits

        • Pôle Ressources S3 - UE2

          • Algèbre linéaire (31 h : 10 CM 20 TD 1 TP)

          • Tests d'hypothèses pour l'analyse bi-variée (34 h : 8 CM 18 TD 8 TP)

        • Pôle SAE S3 - UE2

      • UE3.3 : VALORISER

        7.5 crédits

        • Pôle Ressources S3 - UE3

          • Anglais professionnel (31 h : 1 CM 20 TD 10 TP)

          • Communication organisationnelle et professionnelle (31 h : 1 CM 20 TD 10 TP)

          • Les données de l'environnement entrepreneurial et économique (36 h : 1 CM 34 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S3 - UE3

      • UE3.4 : DEVELOPPER

        7.5 crédits

        • Pôle Ressources S3 - UE4

        • Pôle SAE S3 - UE34

      • Ressources tranverses S3 - parcours Visualisation

        • Projet Personnel et Professionnel 3 (14 h : 1 CM 12 TD 1 TP)

        • Programmation objet (28 h : 6 CM 6 TD 16 TP)

      • SAE transverses S3 - parcours Visualisation

        • Intégration de données dans un datawarehouse (23 h : 6 CM 6 TD 10 TP)

        • Description et prévision de données temporelles (23 h : 6 CM 8 TD 8 TP)

        • Collecte automatisée de données web (30 h : 1 CM 12 TD 16 TP)

        • Conformité réglementaire pour traiter les données (27 h : 10 CM 10 TD 6 TP)

        • Portfolio (11 h : 1 CM 8 TD 1 TP)

    • Semestre 4 (Parcours VCOD)

      30 crédits

      • UE4.1 : TRAITER

        6.5 crédits

        • Pôle Ressource S4 - UE1

          • Automatisation et tests en programmation (26 h : 6 CM 6 TD 14 TP)

        • Pôle SAE S4 - UE1

      • UE4.2 : ANALYSER

        8.5 crédits

        • Pôle Ressources S4 -UE2

          • Méthodes Factorielles (24 h : 6 CM 10 TD 8 TP)

          • Classification automatique (20 h : 4 CM 8 TD 8 TP)

        • Pôle SAE S4 - UE2

      • UE4.3 : VALORISER

        7.5 crédits

        • Pôle Ressourses S4 - UE3

          • Anglais scientifique et argumentation (20 h : 1 CM 18 TD 1 TP)

          • Communication scientifique et argumentation (18 h : 1 CM 16 TD 1 TP)

          • Explor.et valor. de la donnée dans un cadre juridique et éco (18 h : 1 CM 16 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S4 - UE3

      • UE4.4 : DEVELOPPER

        7.5 crédits

        • Pôle Ressources S4 - UE4

          • Préparation/Intégration de données (26 h : 6 CM 6 TD 14 TP)

          • Programmation Web (15 h : 1 CM 4 TD 10 TP)

        • Pôle SAE S4 - UE4

      • Ressources Transverses S4

        • Projet Personnel et Professionnel 4 (10 h : 1 CM 8 TD 1 TP)

      • Liste RTSTVS4

      • SAE Transverses S4

        • Stage 2 (169 h : 168 TD)

        • Reporting d'une analyse multivariée (16 h : 4 CM 1 TD 10 TP)

        • Développement d'un composant d'une solution décisionnelle (16 h : 1 CM 4 TD 10 TP)

        • Portfolio (9 h : 1 CM 6 TD 1 TP)

  • 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 (20 h : 1 CM 18 TD 1 TP)

          • Communication des données, étique et responsabilité (20 h : 1 CM 18 TD 1 TP)

        • 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 (14 h : 1 CM 12 TD 1 TP)

      • 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 (16 h : 4 CM 1 TD 10 TP)

        • Mise en oeuvre d'un processus de Data Mining (18 h : 6 CM 1 TD 10 TP)

        • Portfolio (9 h : 1 CM 6 TD 1 TP)

    • 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 (14 h : 1 CM 12 TD 1 TP)

          • Communication pour le Management (14 h : 1 CM 12 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S6 - UE3 (Parcours EMS)

      • UE6.4 : MODELISER

        9 crédits

        • Pôle Ressources S6 - UE4 (parcours EMS)

          • Apprentissage statistique pour l'IA (25 h : 8 CM 1 TD 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 (24 h : 8 CM 1 TD 14 TP)

        • Portfolio (9 h : 1 CM 6 TD 1 TP)

  • 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 (20 h : 1 CM 18 TD 1 TP)

          • Communication des données, étique et responsabilité (20 h : 1 CM 18 TD 1 TP)

        • 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 (14 h : 1 CM 12 TD 1 TP)

      • SAE Transverses S5

        • Migration des données vers ou depuis un environnement N°SQL (16 h : 4 CM 1 TD 10 TP)

        • Mise en oeuvre d'un processus de Data Mining (18 h : 6 CM 1 TD 10 TP)

        • Analyse et conception d'un outil décisionnel (18 h : 1 CM 8 TD 8 TP)

        • Portfolio (9 h : 1 CM 6 TD 1 TP)

    • 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 (14 h : 1 CM 12 TD 1 TP)

          • Communication pour le Management (14 h : 1 CM 12 TD 1 TP)

        • Pôle SAE S6 - UE3 (parcours VCOD)

      • UE6.4 : DEVELOPPER

        9 crédits

        • Pôle Ressources S6 - UE4 (parcours VCOD)

          • Approfondissement en Big Data (23 h : 10 CM 1 TD 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 (22 h : 1 CM 10 TD 10 TP)

        • Portfolio (9 h : 1 CM 6 TD 1 TP)

Modalités de stage

Le BUT est une formation professionnalisante. Les stages sont donc obligatoires :

  • 2e année (BUT 2) : stage de 10 semaines minimum 
  • 3e année (BUT 3) : stage de 14 semaines minimum ou contrat d’alternance

Ces stages sont encadrés par un maître ou une maîtresse de stage (en entreprise) et suivis par un tuteur ou une tutrice de stage (dans la formation). Les stages font l’objet d’un rapport et d’une présentation orale.

Contrôle des connaissances

L’évaluation de chacune des trois années du BUT se fait sous forme de contrôle continu dans chaque enseignement. Les enseignements sont regroupés en blocs de compétences. Pour valider un bloc de compétences, l’évaluation comporte:

  • Une évaluation des ressources : les matières enseignées, évaluées au fur et à mesure de leur enseignement.
  • Les situations d’apprentissage et d’évaluation (SAÉ) : les cas pratiques ou projets, mais aussi les stages réalisés au cours du BUT.

Pour valider une année, vous devez obtenir une moyenne supérieure ou égale à 10/20 dans chaque compétence.

Vous pouvez néanmoins passer en année supérieure si vous avez obtenu une moyenne supérieure ou égale à 8/20 dans chaque compétence, et une moyenne supérieure ou égale à 10/20 dans plus de la moitié des compétences.

Si vous ne remplissez pas ces conditions, il est possible de refaire l’année en question en gardant le bénéfice des compétences validées.

Pour en savoir plus, consultez le détail des Modalités de contrôle des connaissances et des compétences de l'IUT Grand ouest Normandie.

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.

Aménagements d'études pour des publics spécifiques

L’université de Caen Normandie accompagne ses étudiantes et étudiants bénéficiant du régime spécial d’études.

Que votre situation soit ponctuelle ou permanente, l’université de Caen Normandie vous permet de réaliser une demande d’aménagements pour votre scolarité, autant sur le suivi de vos études que le passage de vos examens :

  • Étudiant·es en situation de handicap ou rencontrant des problèmes de santé susceptibles d’impacter vos études, reconnus ou non par la Maison Départementale pour les Personnes Handicapées (MDPH), il est possible de faire une demande d’aménagement d’examens et ou d’études.
  • Étudiant·es avec un statut spécifique entraînant des contraintes d’emploi du temps, vous devez contacter le service de scolarité de votre composante.

Langue(s) d'enseignement

Français

Partenariats

Vous souhaitez intégrer une entreprise locale en stage ? Avec le réseau du BUT Science des données, vous pouvez rejoindre de nombreux organismes au sein de la région Normandie : CPAM du Havre, INSEE Calvados, Grand Port Maritime du Havre, CHU Caen Normandie, Quantaflow Honfleur, Caisse Régionale du Crédit Agricole de Rouen…

Échanges internationaux

Vous souhaitez effectuer votre stage de 2e ou 3e année à l’étranger ? Au cours d’un BUT, vous pouvez intégrer une entreprise dans un autre pays.

Compétences acquises

Le BUT Science des Données vise le développement des quatre compétences suivantes :

  • Traiter : Traiter des données à des fins décisionnels.
  • Analyser : Analyser statistiquement des données.
  • Valoriser : Valoriser une production dans un contexte professionnel.
  • Compétence 4 (selon parcours choisi) :
    • VCOD - Développer : Concevoir et mettre en œuvre des outils décisionnels.
    • EMS - Modéliser : Modéliser les données dans un cadre statistique.

À l’issue de la formation, vous serez capable de :

  • Concevoir, administrer et interroger des bases de données relationnelles (SQL) ou non relationnelles (NoSQL)telles que MongoDB ou Neo4j ;
  • Concevoir et conduire des études ou enquêtes statistiques, puis analyser les données à l’aide de logiciels et langages spécialisés (SAS, R) ;
  • Développer et exploiter des modèles prédictifs pour la régression et la classification supervisée, selon les besoins métier ;
  • Mettre en œuvre des méthodes d’intelligence artificielle : apprentissage profond (Deep Learning), traitement automatique du langage naturel (NLP), reconnaissance d’images ou recommandation ;
  • Créer des visualisations interactives et dynamiques à l’aide d’outils professionnels (Tableau, Power BI Desktop) ou de langages web (HTML, CSS, JavaScript, PHP) ;
  • Développer des programmes d’analyse, de reporting ou d’automatisation avec Python et ses principales bibliothèques (pandas, NumPy, scikit-learn, Flask, pytest, requests) ou avec VBA ;
  • Interpréter, présenter et valoriser les résultats de manière claire et adaptée au public visé.

Poursuite d'études

Une fois votre BUT Science des données obtenu, vous pouvez entrer directement sur le marché du travail ! Cependant, si vous le souhaitez, vous pouvez aussi poursuivre vos études dans de multiples cursus :

  • Masters généralistes, dont certains à l'université de Caen Normandie :
  • Masters professionnalisants :
    • Statistique et informatique décisionnelle (SID)
    • Ingénierie économique et statistique (IES)
    • Méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises (MIAGE)
  • Écoles d’ingénieurs :
    • École Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information (ENSAI)
    • Écoles du réseau Polytech, dont Polytech Lille
    • Institut national des sciences appliquées (INSA)
    • Université de technologie de Compiègne (UTC)
  • Écoles de commerce

Débouchés professionnels

Métiers visés

Le BUT Science des données forme des cadres intermédiaires en informatique décisionnelle et en statistique. Ainsi, vous pourrez notamment exercer en tant que :

  • Data scientist
  • Analyste décisionnel·le
  • Chef·fe de projets décisionnel·le
  • Architecte data / décisionnel·le
  • Développeur·euse décisionnel·le
  • Chef·fe de projet AMOA (Assistance à Maîtrise d'Ouvrage)
  • Chef·fe de projet Business intelligence
  • Data analyst
  • Data manager
  • Analyste reporting (logiciel SAS)
  • Chargé·e d’études (cliniques, statistiques, marketing, commerciales, etc.)
  • Biostatisticien·ne
  • Statisticien·ne géomarketing

Secteurs d'activité

Entreprise, administration, association… La plupart des secteurs d’activités ont besoin de spécialistes des données, notamment :

  • Banque · Assurance · Finance
  • E-commerce (marketing digital)
  • Industries (aéronautique, pharmaceutique, automobile, etc.)
  • Télécommunications
  • Environnement
  • Transports
  • Santé : 
    • Hôpitaux, au sein du département d’information médication (DIM)
    • Recherche biomédicale
    • Centres de recherche en épidémiologie
    • Centres d’analyse des essais cliniques, au sein de sociétés de recherche contractuelles (CRO)…
    • Administrations publiques : 
    • Caisse nationale d'Assurance Maladie (CNAM) 
    • Caisse nationale des allocations familiales (CNAF)
    • Ministères
    • Collectivités territoriales…

Université de Caen Normandie

IUT Grand Ouest Normandie

Antenne de Lisieux

11 boulevard Jules Ferry · 14100 Lisieux

Contact

Secrétariat BUT Science des Données : 02 31 48 44 21

iut.lisieux.sd.secretariat@unicaen.fr

Scolarité

iut.caen.scolarite@unicaen.fr

Responsable(s) de la formation

Responsable du BUT : Bertrand Cuissart · bertrand.cuissart@unicaen.fr

Téléchargement(s)

Fiche de présentation (244,0 ko) Télécharger

Autres sources d'informations

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Voir la présentation : "Qu'est-ce que le BUT Science des Données ?"

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