BUT spécialité science des données parcours exploration et modélisation statistique BUT SD-EMS (2e et 3e année en apprentissage)

Objectifs

Compétences attestées

• Traiter des données à des fins décisionnelles
• Analyser statistiquement les données
• Valoriser une production dans un contexte professionnel
• Modéliser les données dans un cadre statistique
• Se servir du numérique
• Exploiter les données à des fins d'analyse
• S'exprimer et communiquer à l'écrit et à l'oral
• Agir en responsabilité au sein d'une organisation professionnelle
• Se Positionner vis à vis d'un champ professionnel

Programme

UE - 1.5 Traiter des données à des fins décisionnelles : En écrivant un programme correctement structuré et documenté, respectant les bonnes pratiques01.5 Traiter des données à des fins décisionnelles : En écrivant un programme correctement structuré et docum
UE - 1.1 Traiter des données à des fins décisionnelles : En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie d la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
UE - 1.2 Traiter des données à des fins décisionnelles : En utilisant le modèle de données adapté aux besoins-UE - 1.3 Traiter des données à des fins décisionnelles : En s’inscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé
UE - 1.4 Traiter des données à des fins décisionnelles : En traduisant correctement les demandes métier en programmes, avec le respect du cahier des charges s’il existe
UE - 1.6 Traiter des données à des fins décisionnelles : En identifiant les librairies et langages dédiés
UE - 2.1 Analyser statistiquement les données : En tenant compte du contexte de l’étude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique…)
UE - 2.2 Analyser statistiquement les données : En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales
UE - 2.3 Analyser statistiquement les données : En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux attentes du ciel ou de l’instance décisionnaire
UE - 2.4 Analyser statistiquement les données : En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux données complexes (données massives, données mal structurées, flux de données…)
UE - 2.5 Analyser statistiquement les données : En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de l’échantillon)
UE - 3.1 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En s’adaptant au niveau d’expertise, à la culture et au statut du destinataire
UE - 3.2 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En s’exprimant correctement, aussi bien
UE - 3.3 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires d’utilisation et de diffusion des données
UE - 3.4 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérifications des sources, esprit critique)
UE - 3.6 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises
UE - 3.5 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En utilisant la forme de restitution adaptée
UE - 4.1 Développer un outil décisionnel : En mettant en œuvre une structuration des données adaptée à leurs caractéristiques (type, volume…)
UE - 4.2 Développer un outil décisionnel : En assurant la qualité des données et minimisant les biais liés à l’incertitude et l’imprécision dans les sources