Bachelor Universitaire de Technologie Statistique et Informatique Décisionnelle
Parcours :- Science des données : exploration et modélisation statistique
- Science des données : visualisation, conception d'outils décisionnels
- Diplôme national
- domaine·s :
- Sciences, Technologies, Santé
- niveau de diplôme :
- Grade de Licence (Bac+3)
- crédits ECTS :
- 180
- durée du programme :
- 3 années
- lieu·x :
- Lisieux
- Précision du lieu :
-
Antenne de Lisieux
11 Boulevard Jules Ferry
Ce diplôme sera accessible dans le cadre de la Validation des Acquis de l'Expérience (VAE) à partir de septembre 2024.
Présentation
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 "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.
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
Formation enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP)
Fiche RNCP N° 35402 (parcours visualisation
conception d'outils décisionnels)
N° 35402 (parcours exploitation et modélisation statistique)
Admission - Inscription
Niveau de recrutement
Baccalauréat
Conditions d'accès en première année du diplôme
- Sélection sur dossier pour les bacheliers généraux et technologiques.
- Les étudiants en réorientation ont toute leur place dans la formation (sélection sur dossier).
Tarif pour une inscription en formation initiale
L'inscription administrative comprend le règlement de la Contribution Vie Étudiante et de Campus et le règlement des droits d'inscription. Le détail est à retrouver sur le portail des formations.
Programme
Organisation des études
Temps plein
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
UE à choix ou facultatif
- BUT 1ère année Statistique et Informatique Décisionnelle
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 (20 h : 20 TD)
Base de données relationnelle 1 (30 h : 6 CM 6 TD 18 TP)
Bases de la programmation 1 (40 h : 6 CM 6 TD 28 TP)
Pôle SAE S1 - UE1
Création de reporting à partir de données stockées dans SGBD (3 h : 2 TD)
Ecriture et lecture de fichiers de données (5 h : 2 TD 2 TP)
UE1.2 : Analyser statistiquement les données
10 crédits
Pôle Ressources S1 - UE2
Statistique descriptive 1 (50 h : 14 CM 18 TD 18 TP)
Probabilités 1 (30 h : 8 CM 18 TD 4 TP)
Mathématiques 1 (30 h : 8 CM 22 TD)
Pôle SAE - S1 - UE2
Préparation et synthèses d'un tableau de données (5 h : 2 TD 2 TP)
UE1.3 : Valoriser une production dans un contexte prof
10 crédits
Pôle Ressources S1 - UE3
Initiation à l'anglais de spécialité (30 h : 30 TD)
Bases de la communication professionnelle (36 h : 36 TD)
Découverte données de l'environnement entrepreneurial éco (44 h : 44 TD)
Pôle SAE S1 - UE3
Apprendre en situation la production de données en ent. (7 h : 2 TD 4 TP)
Présentation en anglais d'un territoire éco et culturel (5 h : 4 TP)
Ressources transverses S1
Accueil (40 h : 40 TD)
PPP1 Projet Personnel et Professionnel (18 h : 18 TD)
SAE transerves S1
Mise en oeuvre d'une enquête (7 h : 6 TD)
Portfolio (6 h : 6 TD)
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 (30 h : 6 CM 24 TP)
Bases de la programmation 2 (29 h : 6 CM 23 TP)
Programmation statistique (30 h : 6 CM 24 TP)
Reporting et datavisualisation (20 h : 4 CM 16 TD)
Pôle SAE S2 - UE1
Conception et implémentation d'une base de données (11 h : 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 (30 h : 8 CM 16 TD 6 TP)
Probabilités 2 (30 h : 8 CM 20 TD 2 TP)
Mathématiques 2 (20 h : 6 CM 14 TD)
Pôle SAE S2 - UE2
Estimation par sondage simple (11 h : 10 TP)
Régression sur données réelles (11 h : 10 TP)
UE2.3: Valoriser une product° dans un contexte professionnel
10 crédits
Pôle Ressources S2 - UE3
Appronfondissement de l'anglais de spécialité (30 h : 6 CM 24 TD)
Communication, sémiologie et argumentation (30 h : 8 CM 22 TD)
Etude des données de l'environnement entrepreneurial et éco (50 h : 10 CM 40 TD)
Pôle SAE S2 - UE3
Datavisualisation (1 h)
Contruction et présentation d'indicateurs de performance (1 h)
Ressources transverses S2
PPP2 - Projet Personnel et Professionnel (14 h : 14 TD)
SAE transverses S2
Analyse de données, reporting et datavisualisation (19 h : 4 CM 14 TD)
Portfolio
STID - COMPETENCE 1 - NIVEAU 1 - TRAITER LES DONNEES
STID - COMPETENCE 2 - NIVEAU 1 - ANALYSER LES DONNEES
STID - COMPETENCE 3 - NIVEAU 1 - VALORISER UNE PRODUCTION
- BUT 2ème année Statistique et Informatique Décisionnelle parcours Sc des données : exploration et modélisation stat.
SEMESTRE 3 parcours Exploration et Modélisation Statistique
30 crédits
UE3.1 : TRAITER
Pôle Ressources S3 - UE31
Utilisation avancée d'outils de reporting
Systèmes d'information décisionnels
Technologie web
Programmation statistique automatisée
Pôle SAE - S3 - UE1
UE3.2 : ANALYSER
Pôle Ressources S3 - UE2
Algèbre linéaire
Tests d'hypothèses pour l'analyse bi-variée
Pôle SAE - S3 - UE2
UE3.3 : VALORISER
Pôle Ressources S3 - UE3
Anglais professionnel
Communication organisationnelle et professionnelle
Les données de l'environnement entrepreneurial et économique
Pôle SAE - S3 - UE3
UE3.4 : MODELISER
Pôle Ressources S3 - UE4
Pôle SAE S3 - UE4
Ressources transverses S3 - parcours Exploration
Techniques de sondage et méthodologie d'enquête
Projet Personnel et Professionnel 3
SAE transverses S3 - parcours Exploration
Recueil et analyse de données par échantill. ou plan d'expér
Conformité réglementaire pour analyser des données
Intégration de données dans un datawarehouse
Description et prévision de données temporelles
Portfolio
- BUT 2ème année Statistique et Informatique Décisionnelle parcours Sc. des données : visu et conception outils décision.
SEMESTRE 3 parcours Visualisation, Conception d'Outils déci.
30 crédits
UE3.1 : TRAITER
Pôle Ressources S3 - UE1
Utilisation avancée d'outils de reporting
Systèmes d'information décisionnels
Technologie web
Programmation statistique automatisée
Pôle SAE S3 - UE1
UE3.2 : ANALYSER
Pôle Ressources S3 - UE2
Algèbre linéaire
Tests d'hypothèses pour l'analyse bi-variée
Pôle SAE S3 - UE2
UE3.3 : VALORISER
Pôle Ressources S3 - UE3
Anglais professionnel
Communication organisationnelle et professionnelle
Les données de l'environnement entrepreneurial et économique
Pôle SAE S3 - UE3
UE3.4 : DEVELOPPER
Pôle Ressources S3 - UE4
Pôle SAE S3 - UE34
Ressources tranverses S3 - parcours Visualisation
Projet Personnel et Professionnel 3
Programmation objet
SAE transverses S3 - parcours Visualisation
Intégration de données dans un datawarehouse
Description et prévision de données temporelles
Collecte automatisée de données web
Conformité réglementaire pour traiter les données
Portfolio
Modalités de stage
Le Programme National prévoit 22 à 26 semaines de stage (en France ou à l'étranger).
Ces stages font l’objet d’un rapport et d’une présentation orale.
Un étudiant en stage est encadré par un maître de stage (entreprise) et suivi par un tuteur de stage (enseignant).
Afin de faciliter les démarches de l’étudiant dans sa recherche de stage, le fichier des adresses fréquentées par nos précédentes promotions est fourni par le Responsable des stages.
Un accompagnement à la rédaction du CV et de la lettre de motivation est assuré pendant le cursus auprès des étudiants.
Contrôle des connaissances
Contrôle continu
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
Le Relais handicap santé apporte un accompagnement personnalisé aux personnes en situation de handicap durant toute leur formation afin de faciliter leur intégration pédagogique
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.
Compétences & perspectives
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...)
Poursuite d'études
- 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
Le BUT STID est une formation transversale orientée sur le stockage, la gestion, l’exploitation des données et la programmation, dans un cadre décisionnel. Les diplômés STID pourront s’insérer professionnellement au sein d’une entreprise, d’une administration ou d’une association dans la plupart des secteurs d’activités :
- Banque - Assurance - Finance
- E-commerce (marketing digital)
- Industries (aéronautique, pharmaceutique, automobile, etc.)
- Télécommunications
- Environnement
- Transports
- Santé (hôpitaux (DIM), recherche biomédicale, centres de recherche en épidémiologie, centre d’analyse des essais cliniques (CRO))
- Administrations publiques : CNAM, CNAF, Ministères, Collectivités territoriales, etc.
Contact
Université de Caen Normandie
IUT Grand Ouest Normandie
Boulevard Maréchal Juin · CS 14032 · 14032 Caen Cedex 5
02 31 48 44 00
iut.lisieux.secretariat@unicaen.fr
Contact scolarité
iut.caen.scolarite@unicaen.fr
Responsable de la formation
Anais Pauchet · anais.pauchet@unicaen.fr Jean-Yves Candalen · jean-yves.candalen@unicaen.fr
Autres sources d'informations
Qu'est-ce que le BUT Statistique & Informatique Décisionnelle de l'IUT Grand Ouest Normandie (Pôle de Caen) ? (présentation animée PREZI.COM)