| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé reconnu par l’état |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | EESPIG, CTI, EUR-ACE, CGE, UGEI |
Description
La majeure « Business Intelligence & Analytics » forme des ingénieurs capables de concevoir et mettre en place les moyens, les outils et les méthodes capables de collecter, consolider, modéliser, restituer et analyser/interpréter les données d’une entreprise permettant une collaboration et une prise de décision efficaces.
La finalité de la Business Intelligence est d’apporter une aide à la décision et d’offrir la possibilité à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée ainsi qu’une visibilité sur l’avenir et les évolutions potentielles du marché.
La BI est l’informatique au service des décideurs et des dirigeants des entreprises. Elle s’insère dans une architecture plus large que le système d’information.
Programme
- Fondamentaux de la Business Intelligence : introduction aux concepts clés, architecture des systèmes BI, cycles de vie des projets BI
- Data Management et Gouvernance des données : modélisation de données, qualité des données, politiques de sécurité et conformité
- Analyse de données avancée et Data Analytics : techniques statistiques, exploration de données, Data mining, visualisation et storytelling
- Technologies et outils BI : bases de données relationnelles et NoSQL, ETL, plateformes BI (Power BI, Tableau, Qlik), langages SQL et Python appliqués
- Projet professionnel et management : gestion de projet BI, communication des résultats analytiques, mise en place de la stratégie data-driven en entreprise
Objectifs de la formation
- Maîtriser les outils et méthodes d'extraction, transformation et chargement des données (ETL) pour assurer la qualité des données.
- Analyser et interpréter des données complexes pour appuyer la prise de décisions stratégiques en entreprise.
- Concevoir et déployer des tableaux de bord et rapports interactifs adaptés aux besoins métiers.
- Utiliser les techniques avancées de data mining et de modélisation prédictive pour anticiper les tendances.
- Maîtriser les architectures Big Data et les technologies associées pour gérer efficacement les volumes massifs de données.
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