En bref
| Accréditation(s) | FEDE, FC-RNCP, QUALIOPI |
|---|---|
| Niveau RNCP | Titre RNCP de Niveau 6 |
| Niveau d’études | Bac +3 |
| Rythme | Alternance |
| Date de rentrée | Sept. 2026 |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
Le Bachelor 3 - Data de la School Of Cyber forme des managers capables de piloter des décisions stratégiques basées sur l'exploitation intelligente des données. En troisième année, accessible en alternance, les étudiants maîtrisent les bases de données avancées, s'initient au Big Data, et développent une expertise en programmation avancée Python et en gestion des réseaux. Le programme permet d'acquérir des compétences concrètes en conception et déploiement de solutions algorithmiques, en développement d'interfaces web et mobiles, et en optimisation des interactions avec les données. Cette formation opérationnelle combine connaissances managériales, techniques de collecte et d'analyse de données, tout en intégrant la sécurisation des systèmes d'information. Les diplômés évoluent vers des postes de Data Analyst, Data Architect, Développeur Data, ou Consultant en Intelligence Artificielle, prêts à transformer les données en véritables leviers de performance pour les entreprises.
Programme
- Fondamentaux de la data et statistiques : analyse descriptive, probabilités, distributions
- Technologies Big Data et bases de données : SQL, NoSQL, Hadoop, Spark
- Programmation pour la data : Python, R, manipulation de données, visualisation
- Machine Learning et Intelligence Artificielle : modèles supervisés, non supervisés, évaluation
- Projet professionnel et éthique des données : gestion de projet, respect de la vie privée, normes RGPD
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de collecte, nettoyage et traitement de données
- Analyser et modéliser des données à l’aide de langages et outils spécialisés (Python, SQL, etc.)
- Développer des compétences en visualisation de données pour faciliter la prise de décision
- Comprendre les principes de l’intelligence artificielle et du machine learning appliqués aux données
- Acquérir des méthodes rigoureuses pour gérer des projets data de bout en bout selon les besoins métier
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