BUT spécialité science des données parcours exploration et modélisation statistique

Le technicien titulaire d’un BUT Science des données aide à la prise de décision par ses activités de gestion des données (data management), d’analyse et programmation statistiques et de restitution. Il organise la collecte des données, s’assure de leur qualité, de leur cohérence, de leur sécurité et de leur pérennisation. Il les stocke dans des bases de données structurées, assure leur accessibilité, leur transmissibilité et leur extraction.

Traiter des données à des fins décisionnelles

• En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
• En utilisant le modèle de données adapté aux besoins
• En s’inscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé
• En traduisant correctement les demandes métier en programmes, avec le respect du cahier des charges s'il existe
• En écrivant un programme correctement structuré et documenté, respectant les bonnes pratiques
• En identifiant les librairies et langages dédiés

Analyser statistiquement les données

• En tenant compte du contexte de l’étude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique...)
• En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales
• En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de l’instance décisionnaire
• En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux données complexes (données massives, données mal structurées, flux de données…)
• En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de l’échantillon)

Valoriser une production dans un contexte professionnel

• En s’adaptant au niveau d’expertise, à la culture et au statut du destinataire
• En s’exprimant correctement, aussi bien en français que dans une langue étrangère à l'oral comme à l'écrit
• En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires d’utilisation et de diffusion des données
• En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérification des sources, esprit critique)
• En utilisant la forme de restitution adaptée
• En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises

Modéliser les données dans un cadre statistique

• En choisissant le modèle adapté à la situation
• En maîtrisant la qualité du modèle
• En s’adaptant aux spécificités (données, enjeux, méthodes) d'un domaine d'application particulier (santé, marketing, assurance, qualité, socio-démographie...)
• En s'adaptant à la complexité des données (données massives, données mal structurées, flux de données...)

• Unité d'Enseignement (UE) - 01.1 Traiter des données à des fins décisionnelles : En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie d la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
• Unité d'Enseignement (UE) - 01.2 Traiter des données à des fins décisionnelles : En utilisant le modèle de données adapté aux besoins
• Unité d'Enseignement (UE) - 01.3 Traiter des données à des fins décisionnelles : En s’inscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé
• Unité d'Enseignement (UE) - 01.4 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
• Unité d'Enseignement (UE) - 01.5 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
• Unité d'Enseignement (UE) - 01.6 Traiter des données à des fins décisionnelles : En identifiant les librairies et langages dédiés
• Unité d'Enseignement (UE) - 02.1 Analyser statistiquement les données : En tenant compte du contexte de l’étude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique…)
• Unité d'Enseignement (UE) - 02.2 Analyser statistiquement les données : En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales
• Unité d'Enseignement (UE) - 02.3 Analyser statistiquement les données : En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux attentes du ciel ou de l’instance décisionnaire
• Unité d'Enseignement (UE) - 02.4 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…)
• Unité d'Enseignement (UE) - 02.5 Analyser statistiquement les données : En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de l’échantillon)
• Unité d'Enseignement (UE) - 03.1 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En s’adaptant au niveau d’expertise, à la culture et au statut du destinataire
• Unité d'Enseignement (UE) - 03.2 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En s’exprimant correctement, aussi bien
• Unité d'Enseignement (UE) - 03.3 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires d’utilisation et de diffusion des données
• Unité d'Enseignement (UE) - 03.4 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérifications des sources, esprit critique)
• Unité d'Enseignement (UE) - 03.5 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En utilisant la forme de restitution adaptée
• Unité d'Enseignement (UE) - 03.6 Valoriser une production dans un contexte professionnel : En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises
• Unité d'Enseignement (UE) - 04.1 Développer un outil décisionnel : En mettant en œuvre une structuration des données adaptée à leurs caractéristiques (type, volume…)
• Unité d'Enseignement (UE) - 04.2 Développer un outil décisionnel : En assurant la qualité des données et minimisant les biais liés à l’incertitude et l’imprécision dans les sources.
• Unité d'Enseignement (UE) - 04.3 Développer un outil décisionnel : En étant sensible aux aspect éthiques, déontologiques et juridiques d’utilisation et de diffusion des données
• Unité d'Enseignement (UE) - 04.4 Développer un outil décisionnel : En réalisant des solutions de visualisons spécifiques aux données métier
• Unité d'Enseignement (UE) - 04.5 Développer un outil décisionnel : En intervenant à différents niveaux de la chaine décisionnelle
• Unité d'Enseignement (UE) - 04.6 Développer un outil décisionnel : En utilisant des méthodes de développement logiciel

Secteurs d’activités :

Le diplômé Science des données peut exercer dans tous les secteurs d’activité ; aussi bien dans les entreprises que dans les administrations ou les associations.
Quelques domaines d’applications parmi les plus significatifs :

• commerce : marketing et gestion de la relation client (sociétés d’études de marché, grande distribution, banques et assurances, télécommunications, SSII,...)
• santé : essais cliniques, études épidémiologiques, veille sanitaire, traitement de l’information médicale, économie de la santé (industrie pharmaceutique, recherche biomédicale, hôpitaux, organismes de santé publique, ...)
• industrie : contrôle de qualité, fiabilité, études en recherche et développement (aéronautique, automobile, agroalimentaire,énergie,...)
• services publics ou semi-publics : études socioéconomiques, gestion territoriale, aménagement du territoire, gestion des ressources, environnement (collectivités territoriales, directions régionales, observatoires de la santé, de l’économie, du tourisme,...)
• animateur ou assistant qualité ; Technicien qualité

Les emplois proposés par les entreprises correspondent à quatre profils de métier ou activités principales : chargé d’études statistiques,développeur statistique, data manager, chargé d’études décisionnelles – développeur décisionnel.
Fréquemment, les entreprises proposent des emplois combinant plusieurs métiers, par exemple chargé d’études statistiques / data manager.

Type d'emplois accessibles :

• Data analyst
• Développeur décisionnel/BI
• Chargé d’analyse et de reporting
• Data-manager
• Gestionnaire de données
• Chef de projet assistant à la maîtrise d'ouvrage (AMOA)
• Analyste décisionnel
• Développeur BigData
• Consultant décisionnel / BI

• Ministère de l'éducation nationale, de l'enseignement supérieur et de la recherche

• Université Clermont Auvergne

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021		31/08/2027

• Université Côte d'Azur

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2024	31/08/2029

• Université d'Avignon

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2024	31/08/2029

• Université de Bretagne Sud

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2022	31/08/2028

• Université de Caen Normandie

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2022	31/08/2028

• Université de Lille

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021		31/08/2026

• Université de Lorraine

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2024	31/08/2029

• Université de Perpignan Via Domitia

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021		31/08/2027

• Université de Poitiers

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2022	31/08/2028

• Université Grenoble Alpes

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021		31/08/2027

• Université Lumière Lyon 2 A et Lumière

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2022	31/08/2027

• Université Paris - Nord 13

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2025	01/09/2025	31/08/2030

• Université Paris Cité

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2025	31/08/2030

• Université Pau et des Pays de L'Adour

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2021	01/09/2022	31/08/2028

• BUT spécialité science des données parcours exploration et modélisation statistique

• 11036 : Statistique
• 31025 : Analyse de données
• 31028 : Intelligence artificielle
• 31036 : Administration base de données

• M1401 - Conduite d'enquêtes
• M1403 - Études et prospectives socio-économiques
• M1801 - Administration de systèmes d'information
• M1805 - Études et développement informatique
• M1806 - Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information

• 114 D : Mathématiques de l'économie et des sciences sociales
• 114 G : Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé
• 326 Sans lettre : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données