| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le BUT Science des Données parcours Exploration et Modélisation Statistique proposé par l'IUT Clermont Auvergne - site d'Aurillac forme des experts capables de piloter l'ensemble de la chaîne décisionnelle en entreprise. Au programme : analyse statistique approfondie, traitement et modélisation des données, outils de prédiction, data mining, classification automatisée et intelligence artificielle. La formation développe également des compétences en programmation, gestion de bases de données, visualisation et Big Data, tout en intégrant une dimension unique en cybersécurité axée sur la protection des données et le Règlement Général de Protection des Données. Les diplômés sont formés pour devenir data scientist, data analyst, data miner ou encore développeur Big Data, des profils hautement recherchés pour transformer les données en leviers stratégiques de décision dans tous les secteurs d'activité.
Thématiques abordées
- Statistiques et méthodes de modélisation : outils statistiques, prédiction, data mining, classification automatisée, intelligence artificielle, méthodes de sondage
- Informatique appliquée à la science des données : programmation, bases de données, extraction, nettoyage, visualisation des données, Big Data
- Économie et droit du numérique : économie générale, enjeux stratégiques des données, réglementation RGPD, cybersécurité
- Compétences transversales : gestion de projets data, conduite d’enquêtes, pilotage de la qualité des données
- Approfondissement par parcours : exploration et modélisation statistique axée sur l’analyse et la modélisation avancée des données
Objectifs de la formation
- Développer une expertise en exploration de données statistiques pour identifier des tendances et anomalies
- Maîtriser les techniques de modélisation statistique pour construire et valider des modèles prédictifs
- Savoir manipuler et préparer des jeux de données complexes avec des outils informatiques adaptés
- Appliquer des méthodes statistiques avancées telles que la régression, classification et analyse multivariée
- Communiquer efficacement des résultats d’analyse en utilisant des visualisations claires et pertinentes