| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le BUT Science des données parcours Visualisation, conception d'outils décisionnels de l'IUT 2 de Grenoble forme des spécialistes capables de mettre en œuvre l'ensemble du processus décisionnel informatique. Les étudiants apprennent à gérer les connexions aux sources de données, à maîtriser la transformation et le nettoyage des données (ETL), à modéliser et appliquer des calculs métiers, ainsi qu'à concevoir des restitutions visuelles impactantes via des outils de reporting et des tableaux de bord interactifs. Cette formation développe des compétences techniques pointues en automatisation des solutions décisionnelles et en datavisualisation, rendant les données accessibles aux utilisateurs non-initiés. Les diplômés peuvent exercer comme data manager, développeur décisionnel, développeur BI, concepteur d'outils de visualisation de données ou chargé d'études décisionnelles dans des secteurs variés tels que la banque, l'assurance, le marketing, la santé ou les administrations publiques.
Programme
- Fondamentaux de la science des données : statistiques, probabilités, et exploration de données
- Visualisation de données : outils graphiques, techniques de storytelling visuel, et design d'interfaces
- Conception d'outils décisionnels : modélisation multidimensionnelle, ETL, et bases de données décisionnelles
- Programmation pour la data science : langages Python et R, bibliothèques spécialisées, et automatisation des traitements
- Projet appliqué : intégration des compétences pour concevoir une solution décisionnelle complète
Objectifs de la formation
- Automatiser l'intégralité ou une partie du processus décisionnel via des solutions informatiques adaptées.
- Gérer les connexions aux données sources, assurer leur transformation et nettoyage (ETL) pour garantir la qualité des données.
- Modéliser les données et appliquer des calculs métiers pertinents pour répondre aux besoins décisionnels.
- Concevoir et produire des restitutions visuelles (DataViz) efficaces sous forme de rapports, tableaux de bord, accessibles à des utilisateurs non spécialistes.
- Déployer des outils de reporting décisionnels adaptés aux contextes métiers, favorisant la prise de décision éclairée.
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