Science des données dans l’entreprise

Informations

Langue d'enseignement : Français
Crédits ECTS: 3

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 24 heures
  • Temps de travail personnel : 60 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
Le but de cette UE est de présenter la science des données en entreprise (en particulier gestion et analyse statistique de grande bases de données) à partir d'interventions de professionnels de l'utilisation de la statistique. Les modes possibles d'intervention seraient les suivants :

- séminaire professionnel : intervention sur le métier de statisticien dans une entreprise

- fourniture de cas tests (jeu de données et problématiques associées) pour des projets étudiants au sein du Master

- encadrement d'étudiants sur un projet d'analyse de données

- cours/travaux dirigés sur une thématique du choix d’une entreprise en lien avec les enseignements de ce Master

- proposition de projets qui peuvent déboucher sur un stage en entreprise

Compétences :
  • Être en capacité d'investir ses connaissances et aptitudes dans le cadre d'une mise en situation professionnelle.
  • Etre capable de communiquer des résultats à l'écrit et à l'oral
  • Assurer une veille scientifique et professionnelle
  • Connaître le ou les champs professionnel(s) associé(s) à la discipline.
  • Situer une entreprise ou une organisation dans son contexte socio-économique.
  • Développer un esprit critique envers les données existantes
  • Etre en capacité d’investir ses connaissances et aptitudes dans le cadre d’une mise en situation professionnelle
  • Etre capable de communiquer des résultats à l'écrit et à l'oral

  • Être autonome dans le travail
  • Faire preuve de capacités de recherche d'informations, d'analyse et de synthèse.
  • Maîtriser l'expression écrite et orale de la langue française et ses techniques d'expression
  • Poursuivre par soi-même ses apprentissages ; se préparer à se former tout au long de la vie
  • Participer à la gestion de projets.
  • Faire preuve d’esprit d’analyse
  • Faire preuve d’esprit critique

  • Connaître et mettre en application les principaux modèles mathématiques intervenant dans les différentes disciplines connexes du domaine Sciences et Technologies mais aussi des autres domaines
  • Être initié aux limites de validité d’un modèle (par conduite de situations de modélisation).
  • Utiliser des logiciels d’acquisition et d’analyse de données.
  • Mettre au point un nouvel algorithme ou adapter un algorithme existant pour répondre à un problème donné

  • Être en capacité de savoir aborder un problème complexe.

Organisation pédagogique

- Non défini -

Contrôle des connaissances

1ère session :

Un ou plusieurs contrôles continus

Pas de 2ème session

Lectures recommandées

- Non défini -

Responsable de l'unité d'enseignement

Vincent Couallier

Enseignants

- Non défini -