Durée
150 heures
Faculté
Faculté Sociétés et Humanités
Présentation
Objectifs
Ce Diplôme d'Université propose un complément de formation aux nouveaux concepts et outils pour le « Machine Learning » et la « Data Science », pour des professionnels ayant une formation de base en statistique et/ou en informatique décisionnelle (bases de données, statistique, fouille de données).
Compétences visées
A l’issue de la formation, l’apprenant est capable de :
- Analyser, structurer et visualiser statistiquement des données tant simples que complexes
- Mettre en oeuvre une analyse dans le cas de données spécifiques (temps réel, spatio-temporelles, textuelles, graphes et réseaux)
- Évaluer et améliorer les performances d’un modèle prédictif
- Connaître la syntaxe des langages statistiques et savoir l’utiliser
- Comprendre les spécificités des données complexes et de leur exploitation
Programme
Référence formation : DUA041
Volume horaire : 150 heures, soit 45 heures d'enseignements théoriques, 70 heures de travaux pratiques 35 heures de travaux dirigés
Lieu de la formation : IUT Paris - Pajol, 20 quater, rue du Département, 75018 Paris
CONTENUS PÉDAGOGIQUES
La formation se déroule à temps partiel et en discontinu.
Le DU Analyste Data Science est constitué de 5 modules qui alternent enseignements théoriques, travaux dirigés et travaux pratiques sur des outils du marché et dans le langage R :
- Module 1 : Apprentissage statistique
- Module 2 : Décisionnel et visualisation en temps réel
- Module 3 : Fouille de données complexes
- Module 4 : Fouille du web et des réseaux sociaux
- Module 5 : Big Data et IA
Voir le programme détaillé : https://iutparis-seine.u-paris.fr/metiers-de-la-data/diplome-duniversite-analyste-data-science/
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D'ENCADREMENT
Les modules s’appuient sur des partenariats avec des professionnels du secteur. Dans chaque module sont aussi étudiées des applications d’un ou plusieurs domaines parmi lesquels on peut citer : les télécommunications, la finance, l’énergie, les réseaux sociaux, la relation client et le marketing. La pédagogie fait une large place à l'initiative du stagiaire et à son travail personnel, pour mettre en œuvre les connaissances et les compétences acquises.
Équipe pédagogique :
L’équipe pédagogique est composée d’enseignants-chercheurs, d’enseignants et de professionnels qualifiés ayant une activité en lien avec la formation.
Ressources matérielles :
Les modules s’appuient sur des partenariats avec des professionnels du secteur, et alternent cours magistraux, ainsi que des travaux pratiques et dirigés sur des outils/logiciels du marché et/ou opensource.
La plateforme Moodle et la licence Zoom de l’Université Paris Cité seront mises à disposition des apprenants.
MOYENS PERMETTANT DE SUIVRE L’EXÉCUTION DE L’ACTION ET D’EN APPRÉCIER LES RÉSULTATS
Au cours de la formation, le stagiaire émarge une feuille de présence par demi-journée de formation en présentiel et le Responsable de la Formation émet une attestation d’assiduité pour la formation en distanciel.
À l’issue de la formation, le stagiaire remplit un questionnaire de satisfaction en ligne, à chaud. Celui-ci est analysé et le bilan est remonté au conseil pédagogique de la formation.
Contrôle des connaissances
Le DU Analyste Data Science est sanctionné par un contrôle continu.
Chaque certificat (module) fera l’objet d’un contrôle continu indépendant sous la forme suivante : QCM, projet et/ou compte rendu de TP.
Les candidats ayant satisfait aux conditions d’assiduité et ayant obtenu une note au moins égale à 10 à chacun des 5 modules seront déclarés admis au DU Analyste Data Science.
Une note seuil de 7/20 dans chaque module est requise en cas de compensation entre les notes des différents modules.
Par ailleurs, tout certificat pour lequel la note est supérieure ou égale à 10/20 est acquis définitivement. La formation est sanctionnée par un contrôle continu comportant une évaluation par module, notée chacune sur 20.
L’assiduité est obligatoire : 2 demi-journées d’absences non autorisées peuvent entraîner le refus d’attribution du diplôme.
Validation des études : le diplôme est décerné à tout candidat ayant satisfait aux conditions d’assiduité, et obtenu une note au moins égale à 10 sur 20 à chacun des 5 modules. Tous les autres cas relèvent d'une délibération spéciale du jury. Les délibérations du jury sont secrètes.
Aménagements particuliers
Admission
Public cible
- Salariés en CDI / CDD, intérimaires, demandeurs d’emploi
- Adultes en reprise d’études ou en reconversion, souhaitant valider et compléter des acquis professionnels dans le domaine du traitement de l’information.
Conditions d'admission
Sélection du dossier de candidature suivie le cas échéant d’un entretien
Pré-requis
Avoir un niveau équivalent Bac+2 avec des compétences en statistique et informatique décisionnelle.
Les clefs de la réussite
Des fiches pratiques sont à votre disposition sur la page http://www.reussir-en-universite.fr/index.html.
Modalités de candidature
Droits de scolarité
Coût du cycle : 3 000 € nets (hors droits d’inscription universitaire).
Droits d’inscription universitaire : obligatoires ; ils sont fixés chaque année par arrêté du Ministère à paraître en juillet.
CVEC : pour plus d’informations : https://cvec.etudiant.gouv.fr/
La prise en charge du coût de la formation peut être assurée dans le cadre des dispositifs de Formation Professionnelle en vigueur. Il appartient aux candidats d’effectuer les démarches nécessaires auprès des organismes dont ils dépendent : DRH, OPCO, Pôle Emploi…
Un devis pourra vous être adressé sur simple demande au SFCA (contact : bernadette.amiaud @ u-paris.fr).
Les demandeurs d’emploi, sous certaines conditions, peuvent bénéficier de l’Aide Individuelle à la Formation (AIF) ou obtenir une Autorisation d’Inscription à un Stage de Formation (AISF). Les démarches doivent être faites auprès du conseiller Pôle Emploi.
Et après ?
100 %
Taux de réussite (Taux de réussite sur l’année de diplomation 2020-2021 (nombre d’admis par rapport au nombre d’inscrits administratifs))
Insertion professionnelle
Vous pouvez toujours compléter ou acquérir de nouvelles compétences en vous inscrivant à d'autres diplômes d'université, des formations qualifiantes ou des séminaires.
Débouchés professionnels
Ce diplôme permettra aux apprenants d’évoluer vers des postes au sein de projets « Data Science » ou « Big Data » dans les entreprises, les administrations et les collectivités territoriales.
Il permettra également d’accompagner au niveau technique ces entités dans les évolutions liées à la révolution digitale.
Contacts
Service de la formation continue et de l’alternance
Formation Continue
Dernière mise à jour le 27 mars 2024
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