| 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 du Lycée polyvalent Jacques Duhamel forme des professionnels capables de transformer les données brutes en informations stratégiques exploitables. Au programme : apprentissage des langages de programmation (Python, R, SQL), maîtrise des techniques de data mining et d'analyse statistique, création de tableaux de bord interactifs et développement d'outils de Business Intelligence. Les étudiants acquièrent une expertise en visualisation de données avec des logiciels spécialisés (Tableau, Power BI, D3.js) et développent des compétences en gestion de bases de données complexes. Cette formation polyvalente prépare aux métiers de data analyst, consultant en Business Intelligence, développeur d'applications décisionnelles ou chef de projet data. Les diplômés intègrent des services informatiques d'entreprises, des cabinets de conseil, des start-ups tech ou poursuivent vers un master en data science pour évoluer vers des postes de data scientist ou de responsable data.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la science des données : statistiques, mathématiques appliquées, algorithmique
- Techniques de visualisation de données : outils, chartes graphiques, storytelling
- Conception et développement d’outils décisionnels : architecture, bases de données, ETL
- Analyse avancée et modélisation prédictive : apprentissage automatique, intelligence artificielle
- Projet professionnel et intégration : cas pratiques, travail en équipe, communication des résultats
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques de visualisation de données pour interpréter et communiquer efficacement des résultats complexes.
- Concevoir et déployer des outils décisionnels adaptés aux besoins métiers à partir de jeux de données variés.
- Appliquer des méthodes statistiques et algorithmiques pour l’analyse avancée des données.
- Développer des compétences en manipulation et préparation des données pour garantir leur qualité et pertinence.
- Savoir utiliser des logiciels spécialisés et langages de programmation dédiés à la science des données et à la visualisation.