VAE BUT - Science des données : exploration et modélisation statistique

• —•  Correctement interpréter et prendre en compte le besoin du commanditaire ou du client •  Respecter les formalismes de notation •  Connaître la syntaxe des langages et savoir l’utiliser •  Mesurer l’importance de maîtriser la structure des données à…

• —•  Réaliser que les sources de données ont des caractéristiques propres à considérer (variation, précision, mise à jour...) •  Comprendre qu’une analyse correcte ne peut émaner que de données propres et préparées •  Comprendre l’intérêt des synthèses…

• —•  Prendre connaissance des biais rencontrés dans la mise en place d’une enquête •  Identifier l'importance de contextualiser ses données •  Mesurer l’importance de mettre en évidence des résultats clés par l’utilisation d’indicateurs pertinents •  Lors…

• —•  Comprendre l’intérêt de planifier le recueil des données •  Appréhender les difficultés et les limites rencontrées dans la mise en œuvre d’un terrain de collecte •  Comprendre l’impact du type de données sur le choix de la modélisation à mettre en…

• —•  Utiliser 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..

• —•  Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation. •  Analyser et synthétiser des données en vue de leur…

• —•  Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française. •  Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, dans au moins une langue étrangère

• —• Situer son rôle et sa mission au sein d’une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives • Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale • Travailler en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et…

• —•  Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder • Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction…

Reconnaissance Expertise Data Science

Officialisez vos compétences en analyse de données, modélisation statistique et programmation. Valorisez votre profil auprès des employeurs grâce à un diplôme reconnu.

Accélérer Carrière Analyse Données

Ouvrez des portes vers des postes de data analyst, data scientist junior ou consultant. Évoluez rapidement vers des responsabilités accrues et des salaires plus élevés.

Validation Expérience Professionnelle

Transformez vos années d'expérience pratique en crédits universitaires. Obtenez un diplôme équivalent à 3 ans d'études supérieures sans retourner sur les bancs de l'école.

Passerelle Études Supérieures

Acquérez un BUT reconnu, tremplin idéal pour poursuivre vos études en Master ou intégrer des écoles d'ingénieurs spécialisées en Data Science, IA ou statistiques.

Professionnels de l'IT et des données

Développeurs, administrateurs de bases de données, techniciens support ayant acquis des compétences en manipulation et analyse de données en autodidacte.

Analystes métier et chargés d'études

Experts en reporting, études de marché, contrôle de gestion qui collectent, traitent et interprètent des données pour l'aide à la décision sans diplôme en Data Science.

Profils scientifiques et techniques

Ingénieurs, chercheurs, statisticiens ayant une expérience significative en traitement de données dans leur domaine, souhaitant formaliser leurs acquis.

Reconnaissance ou Reconversion Visée

Toute personne avec au moins un an d'expérience salariale, non salariée, bénévole ou volontaire, en lien direct avec la science des données souhaitant certifier ses compétences.

Postes accessibles

• —Analyste de données junior
• —Data Scientist junior
• —Chargé d'études statistiques
• —Consultant en analyse de données
• —Ingénieur en données
• —Développeur BI (Business Intelligence)
• —Analyste prédictif

Poursuite de parcours

• —Master Informatique spécialité Data Science
• —Master Statistique et Informatique Décisionnelle
• —Master Mathématiques Appliquées, Statistiques
• —Master Ingénierie des Systèmes Complexes spécialité Data Science

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Demandeurs d'emploi : Pôle Emploi peut financer votre VAE dans le cadre de votre projet de retour à l'emploi ou de reconversion.

Salariés : votre employeur peut financer votre VAE dans le cadre du plan de formation de l'entreprise.

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