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

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

1ère session :

Un ou plusieurs contrôles continus

Pas de 2ème session

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Vincent Couallier

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements