Présentation de la filière...
Filière Data Sciences / Analyse des Données
Formation analytique et appliquée dédiée à la collecte, au traitement, à l’analyse et à l’interprétation des données au service de la décision stratégique.
Bréviaire de la filière Data Sciences
Cette filière forme principalement :
des analystes capables de transformer des données brutes
en informations utiles à la compréhension des phénomènes
économiques, sociaux et organisationnels.
Elle requiert :
une aisance avec les chiffres, la logique,
une capacité d’abstraction,
de la rigueur méthodologique
et une curiosité pour les outils numériques.
Elle convient particulièrement aux étudiants qui :
- aiment les données, les statistiques et la logique,
- s’intéressent à l’aide à la décision et à l’analyse,
- acceptent l’apprentissage d’outils techniques.
Elle peut s’avérer exigeante pour ceux qui :
- rejettent les raisonnements quantitatifs,
- manquent de rigueur ou de patience méthodologique,
- recherchent une formation sans outils techniques.
Elle ouvre des perspectives dans :
l’analyse de données, la business intelligence,
la statistique appliquée, la gestion de projets data,
l’aide à la décision, les organisations publiques et privées.
Objectifs académiques
- Former à l’analyse et à l’interprétation des données
- Maîtriser les bases statistiques et analytiques
- Utiliser les outils de traitement des données
- Développer une approche critique des résultats
- Appliquer la data à des problématiques réelles
Organisation des enseignements
Les enseignements combinent cours théoriques, travaux pratiques sur données réelles, exercices guidés, projets d’analyse et études de cas appliqués.
Programme pédagogique (extrait)
- Introduction à la data science
- Statistiques descriptives et inférentielles
- Analyse de données
- Initiation à la programmation (Python / outils data)
- Visualisation des données
- Data et aide à la décision
- Projet d’analyse appliquée
La filière Data Sciences exige rigueur, logique et discipline intellectuelle. Elle ne consiste pas à appliquer des outils automatiquement, mais à comprendre les données, leurs limites et le sens réel des résultats produits.