| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
La licence professionnelle mention métiers du décisionnel et de la statistique proposée par la Faculté des sciences - Campus Marseille Luminy forme des professionnels capables d'exploiter les données pour éclairer les décisions stratégiques en entreprise. Au programme : collecte et traitement de données, techniques statistiques avancées, modélisation prédictive, outils de Business Intelligence et data visualisation. Les étudiants développent des compétences opérationnelles en manipulation de bases de données, analyse statistique avec des logiciels spécialisés (R, Python, SAS), conception de tableaux de bord et restitution des résultats aux décideurs. Cette formation prépare aux métiers de chargé d'études statistiques, data analyst, assistant chef de projet décisionnel ou analyste en Business Intelligence, dans des secteurs variés tels que la finance, le marketing, la santé ou l'industrie. Les diplômés sont armés pour transformer les données en leviers de performance et accompagner les organisations dans leur transformation numérique.
Programme
- Statistiques et analyses de données : statistiques descriptives, probabilités, inférence statistique
- Base de données et gestion de l'information : modélisation relationnelle, SQL, entrepôts de données
- Outils décisionnels et reporting : tableaux de bord, outils de BI, visualisation des données
- Programmation et outils informatiques : langages Python et R pour la data science, automatisation des traitements
- Projet professionnel encadré : application des compétences à un cas réel, travail en équipe, présentation orale
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de collecte, traitement et analyse de données statistiques
- Développer la capacité à concevoir et exploiter des outils décisionnels adaptés aux problématiques métier
- Appliquer des méthodes quantitatives pour soutenir la prise de décision en entreprise
- Utiliser des logiciels spécialisés pour la manipulation et la visualisation de données complexes
- Communiquer efficacement les résultats d’analyse à des interlocuteurs non spécialistes