BUT – Sciences des Données (STID) – parcours Exploration et Modélisation Statistique (EMS)

• 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 oeuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de l’instance décisionnaire
– En identifiant et en mettant en oeuvre 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…)

• Se servir du numérique :

– En utilisant les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe

• Exploiter les données à des fins d’analyse :

– En identifiant, sélectionnant et analysant avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
– En analysant et synthétisant des données en vue de leur exploitation
– En développant une argumentation avec esprit critique

• S’exprimer et communiquer à l’écrit et à l’oral :

– En se servant aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française
– En communiquant par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, en français et dans au moins une langue étrangère

• Agir en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle :

– En situant son rôle et sa mission au sein d’une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives.
– En respectant les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.
– En travaillant en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet.
– En analysant ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique.
– En prenant en compte des problématiques liées aux situations de handicap, à l’accessibilité et à la conception universelle.

• Se Positionner vis à vis d’un champ professionnel :

– En identifiant et situant les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder
– En caractérisant et valorisant son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte
– En identifiant le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs