BUT spécialité science des données parcours visualisation, conception d'outils décisionnels Picto formation

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Mise à jour : 01/05/2026 Formation : ONISEP_2458950F Source : Flux ONISEP

Session de formation

Code CARIF Dates Niveau de sortie Financeur Lieu Organisme formateur Type Réunion
478861S Du 01/09/2026
Au 30/06/2029
Etat - Ministère de l'éducation nationale Roubaix (59) IUT de Lille - site de Roubaix

FI

Non Picto rouler et dérouler
Durée

Durée totale de la formation : h
Durée en centre : h
Durée en entreprise : h

Modalités de formation

Rythme :
Temps plein
Type de parcours : Parcours mixte

Dispositif Financeur
Formation Initiale Etat - Ministère de l'éducation nationale

Tarif : N.C.
Modalités d'enseignement : Formation entièrement présentielle

Cycle de l'alternance

Année 1 : Formation initiale
Année 2 : Formation initiale
Année 3 : Formation initiale

Lieu de formation

53 rue de l'Alma
59100 Roubaix

Accueil sur le lieu de formation

Accès handicap : Pas d'accès handicap
Hébergement : sans hébergement
Restauration : Pas de restauration
Transport : Pas de transport

Admission

Niveau d'entrée requis : -
Prérequis :
-
Public :
En recherche d'emploi, Tout public

Réunions d'informations

Aucune information

Complément d'information

Aucune information

Objectifs de la formation

Traiter des données à des fins décisionnelles

  • En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
  • En utilisant le modèle de données adapté aux besoins
  • En s’inscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé
  • En traduisant correctement les demandes métier en programmes, avec le respect du cahier des charges s'il existe
  • En écrivant un programme correctement structuré et documenté, respectant les bonnes pratiques
  • En identifiant les librairies et langages dédiés

Analyser statistiquement les données

  • En tenant compte du contexte de l’étude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique...)
  • En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales
  • En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de l’instance décisionnaire
  • En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux données complexes (données massives, données mal structurées, flux de données…)
  • En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de l’échantillon)

Valoriser une production dans un contexte professionnel

  • En s’adaptant au niveau d’expertise, à la culture et au statut du destinataire
  • En s’exprimant correctement, aussi bien en français que dans une langue étrangère à l'oral comme à l'écrit
  • En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires d’utilisation et de diffusion des données
  • En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérification des sources, esprit critique)
  • En utilisant la forme de restitution adaptée
  • En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises

Développer un outil décisionnel

  • En mettant en œuvre une structuration des données adaptée à leurs caractéristiques (type, volume...)
  • En assurant la qualité des données et minimisant les biais liés à l’incertitude et l’imprécision dans les sources
  • En étant sensible aux aspects éthiques, déontologiques et juridiques d’utilisation et de diffusion des données
  • En réalisant des solutions de visualisation spécifiques aux données métier
  • En intervenant à différents niveaux de la chaîne décisionnelle
  • En utilisant des méthodes de développement logiciel

Contenu pédagogique

Unité d'Enseignement (UE) - 4.3 Développer un outil décisionnel : En étant sensible aux aspect éthiques, déontologiques et juridiques d’utilisation et de diffusion des données
Unité d'Enseignement (UE) - 4.2 Développer un outil décisionnel : En assurant la qualité des données et minimisant les biais liés à l’incertitude et l’imprécision dans les sources.
Unité d'Enseignement (UE) - 4.1 Développer un outil décisionnel : En mettant en œuvre une structuration des données adaptée à leurs caractéristiques (type, volume…)
Unité d'Enseignement (UE) - 3.5 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En utilisant la forme de restitution adaptée
Unité d'Enseignement (UE) - 3.6 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises
Unité d'Enseignement (UE) - 3.4 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérifications des sources, esprit critique)
Unité d'Enseignement (UE) - 3.3 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires d’utilisation et de diffusion des données
Unité d'Enseignement (UE) - 3.2 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En s’exprimant correctement, aussi bien en français, à l’oral comme à l’écrit
Unité d'Enseignement (UE) - 3.1 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En s’adaptant au niveau d’expertise, à la culture et au statut du destinataire
Unité d'Enseignement (UE) - 2.5 Analyser statistiquement les données : En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de l’échantillon)
Unité d'Enseignement (UE) - 2.4 Analyser statistiquement les données : En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux données complexes (données massives, données mal structurées, flux de données…)
Unité d'Enseignement (UE) - 2.3 Analyser statistiquement les données : En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux attentes du ciel ou de l’instance décisionnaire
Unité d'Enseignement (UE) - 2.2 Analyser statistiquement les données : En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales
Unité d'Enseignement (UE) - 1.6 Traiter des données à des fins décisionnelles : En identifiant les librairies et langages dédiés
Unité d'Enseignement (UE) - 2.1 Analyser statistiquement les données : En tenant compte du contexte de l’étude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique…)
Unité d'Enseignement (UE) - 1.5 Traiter des données à des fins décisionnelles : En écrivant un programme correctement structuré et documenté, respectant les bonnes pratiques
Unité d'Enseignement (UE) - 1.4 Traiter des données à des fins décisionnelles : En traduisant correctement les demandes métier en programmes, avec le respect du cahier des charges s’il existe
Unité d'Enseignement (UE) - 1.3 Traiter des données à des fins décisionnelles : En s’inscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé
Unité d'Enseignement (UE) - 1.2 Traiter des données à des fins décisionnelles : En utilisant le modèle de données adapté aux besoins
Unité d'Enseignement (UE) - 1.1 Traiter des données à des fins décisionnelles : En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
Unité d'Enseignement (UE) - 4.4 Développer un outil décisionnel : En réalisant des solutions de visualisons spécifiques aux données métier
Unité d'Enseignement (UE) - 4.5 Développer un outil décisionnel : En intervenant à différents niveaux de la chaine décisionnelle
Unité d'Enseignement (UE) - 4.6 Développer un outil décisionnel : En utilisant des méthodes de développement logiciel

Certifications, reconnaissances

BUT spécialité science des données parcours visualisation, conception d'outils décisionnels

Niveau de sortie : Niveau III (BTS, BUT, DEUST)

Consulter la certification

Insertion dans l'emploi

Picto rouler et dérouler

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