Formations 4 ParcoursLP MI AWLP MI ASSRLP MI SIMOLP MI BIG DATA

 

Objectifs et Compétences

Cette licence, co-habilitée avec le département STID de l’IUT2, a pour but de former des professionnels aptes à mener ou à assister des projets de développement ou de gestion des données. Elle instruit à la gestion de gros volumes de données variées et non structurées, à leur analyse et, enfin, à l’interprétation des résultats.

Elle permet de maitriser des compétences en gestion des données (ETL, informatique décisionnelle, sécurité des données) et de développement informatique (développement Web, Java, Python). Elle aborde aussi des techniques spécifiques au Big Data telles que les bases de données noSQL, les infrastructures d’analyse de données massives de type Map/Reduce, ou le data mining.

 

Programme de la Formation

  • UE0 : Enseignements fondamentaux
    Algorithmique/Programmation (Python), Bases de Données (SQL), Statistiques, Extraction de Données
  • UE1 : Environnement de Spécialité
    Jeu d’Entreprise, Gestion de Projet, Big-Data et Architectures Associées, Droit des Données et de la Sécurité, Anglais,  Expression / Communication d’Entreprise
  • UE2 : Développement informatique
    Principes des BD noSQL, Programmation pour l’Interprétation des Données, Développement Web (PHP), Développement JavaEE, Page Web Responsive, Sécurité des Données et Contrôle d’Accès aux Big Data, Utilisation de Frameworks pour les Traitements Distribués
  • UE3 : Informatique – Spécialité
    Informatique Décisionnelle, Datawarehouse, Visualisation de Données, Data Mining, Modélisation Statistique, Statistiques Exploratoires Multidimensionnelles
  • UE4 : Projet Tuteuré
    « Point entreprise » réalisé dans le cadre de l’alternance : rédaction d’un rapport et présentation orale
  • UE 5 : Stage
    « Mission » réalisée dans le cadre de l’alternance : rédaction d’un rapport et présentation orale

Programme FormationVolume ModulesFiche RNCP

 

Métiers Visés

  • Chargé de traitement
  • Chargé d’études statistiques
  • Gestionnaire de données
  • Assistant statisticien-informaticien
  • Chargé d’études data-mining / informatique décisionnelle