• Votre sélection est vide.

    Enregistrez les diplômes, parcours ou enseignements de votre choix.

TYPE DE DIPLOME : Diplôme d'université (DU-DIU)

DU Analyste et Big Data

Domaine : Sciences, Technologies, Santé
 
Spécialité : Informatique
  • Durée

    150 heures

  • Faculté

    Faculté Sociétés et Humanités

  • Langue des enseignements

    Français

Présentation

Référence formation (à rappeler dans toute correspondance) :

Responsable de l'enseignement : Pr Jean-Michel Pogg,  IUT Paris - Rives de Seine

Forme de l'enseignement : Hybride

Lire plus

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).

Le phénomène « Big Data » et les nouvelles données issues du web, des réseaux sociaux ou encore des objets connectés constituent un défi majeur en informatique décisionnelle et en statistique pour les prochaines années.

Il s’agit de considérer les données accumulées dans les systèmes d’information ou disponibles via des objets connectés comme un capital qu’il faut chercher à valoriser, à visualiser et piloter, en leur appliquant différents traitements informatiques et statistiques.

Les défis à surmonter pour atteindre ces objectifs passent par la prise en compte de données volumineuses, arrivant souvent sous forme de flux continus et de provenance ou de type hétérogène, ce qui implique diverses facettes de la « Data Science » et le développement de nouveaux outils répondant à ces défis, aussi bien au niveau des données que dans leur traitement statistique dans une perspective décisionnelle.

Lire plus

Compétences visées

A l’issue de la formation, l’apprenant est capable de :

  • Connaître la syntaxe des langages statistiques et savoir l’utiliser.
  • Analyser, structurer et visualiser statistiquement des données tant simples que complexes.
  • Comprendre les spécificités des données complexes et de leur exploitation, y compris en temps réel.
  • Mettre en œuvre 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.
Lire plus

Programme

Référence formation :

Volume horaire : 150 heures

Rythme : 21,5 jours répartis sur 12 semaines, à raison de 2 jours de cours toutes les 2 semaines

Lieu de la formation : IUT de Paris - Rives de Seine, 143 avenue de Versailles, 75016 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 de Paris 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.

Un questionnaire d’évaluation à froid est également envoyé au prescripteur de la formation (sous 6 mois), afin d’assurer un suivi sur l’impact de la formation sur le poste de travail.

Lire plus

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 Big Data.

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.

Lire plus

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.

 

Lire plus

Conditions d'admission

Sélection du dossier de candidature suivie d’un entretien avec l’équipe pédagogique.

Lire plus

Pré-requis

Avoir un niveau équivalent Bac+2 avec des compétences en statistique et informatique décisionnelle.

 

Lire plus

Modalités de candidature

Les candidatures ne se font que sur la plateforme en ligne eCandidat.

Pour un début de formation en janvier 2022, la période de candidature est la suivante : du 1er juin au 23 juillet 2021 et du 16 août au 23 novembre 2021

Lire plus

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.

Lire plus

Et après ?

  • 100 %

    Taux de réussite

Insertion professionnelle

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.

Lire plus

Contacts

  • Jean-Michel Poggi

    Responsable du diplôme
    • secretariat-stid@iut.parisdescartes.fr
  • Secrétariat pédagogique du département STID

    Contact administratif
    • 01 76 53 48 23
    • secretariat-stid@iut.parisdescartes.fr
  • Service de la formation continue et de l’alternance

    Contact(s) Formation Continue
    • 01 76 53 49 75
    • bernadette.amiaud@u-paris.fr

A lire aussi

Formation | Université de Paris
Retour à l’université : rencontre avec Lucie et Nicolas en L1 de droit

Cette année universitaire hors norme pour la communauté étudiante contrainte de suivre les cours à distance, .l’est d’autant plus pour celles et ceux qui commencent leurs études supérieures. Zoom sur l’expérience de Lucie et Nicolas, en première année de licence de droit.

Formation | Université de Paris
Des étudiants et étudiantes du master BME en lice pour le concours iGEM

L’International Genetically Engineered Machinery (iGEM) est une compétition internationale de biologie synthétique organisée par le Massachusetts Institute of Technology depuis 2003. Huit étudiants du master BME (BioMedical Engineering – Ingénierie de la santé) ont décidé de se lancer dans l’aventure.

Formation | Université de Paris
Vous cherchez une alternance ? Pensez aux nombreuses offres de l’Espace Carrière !

Vous êtes à la recherche d’un contrat d’apprentissage ou de professionnalisation ? Pensez à consulter les nombreuses offres d’alternance publiées sur l’Espace Carrière d’Université de Paris.

Formation | Université de Paris
Appel à projets Idex Innovations pédagogiques – Hybridation des formations et pédagogies innovantes – vague 2

Suite au succès de l’appel à projets Innovations pédagogiques – Hybridation des formations et pédagogies innovantes, Université de Paris et ses partenaires de l’alliance Sorbonne Paris Cité (ASPC) poursuivent leur action en faveur de l’innovation pédagogique au service de la réussite de la communauté étudiante en lançant une vague 2 dudit appel à projets.

  • Ajouter à la sélection

    Vous avez formations et cours sauvegardés

  • S'inscrire