Bachelor 1 - data & business intelligence NEXA Digital School - Paris / Bagnolet

Description

Le Bachelor 1 - Data & Business Intelligence de NEXA Digital School (Paris/Bagnolet) forme des professionnels polyvalents maîtrisant l'analyse de données et les problématiques techniques d'entreprise.

Cette première année du cursus pose les fondamentaux de la data science, du Big Data et de l'intelligence artificielle, tout en développant une expertise en techniques mathématiques pour modéliser des situations complexes et en développement d'applications.

Les étudiants acquièrent une triple compétence stratégique : la connaissance du droit des données, de la comptabilité numérique et de l'économie digitale ; la maîtrise des techniques d'analyse et de visualisation des données ; ainsi que les soft skills essentiels comme la communication client et le travail en équipe.

Cette formation hybride entre tech et business prépare aux métiers de Data Analyst, Consultant IT, Chef de projet informatique et Data Scientist, répondant à une demande croissante dans tous les secteurs d'activité où l'exploitation stratégique des données devient un enjeu concurrentiel majeur.

Programme

• Introduction à la Data & Business Intelligence : concepts fondamentaux, environnement et enjeux
• Base de données et gestion des données : modélisation, SQL, ETL et qualité des données
• Analyse de données et statistiques : techniques descriptives, visualisation et outils analytiques
• Outils et technologies BI : plateformes BI, reporting, tableaux de bord et outils collaboratifs
• Projet professionnel et méthodologie : gestion de projet, cas pratiques et communication des résultats

Objectifs de la formation

• Acquérir les compétences fondamentales en traitement et analyse de données massives (big data).
• Maîtriser les outils de Business Intelligence pour produire des tableaux de bord pertinents et automatisés.
• Être capable de concevoir et manipuler des bases de données relationnelles et non relationnelles.
• Développer des compétences en interprétation des données pour appuyer la prise de décision stratégique.
• Appliquer les méthodologies de gestion de projet data-driven dans un contexte professionnel.