Science des données : exploration et modélisation statistique

* Traitement des données à des fins décisionnelles - Dans le contexte du développement d'un système d'information décisionnel - Dans le contexte de préparation des données à des fins d'analyse statistique * Analyse statistique des données - Dans le contexte de programmation d'un outil d'aide à la décision - Dans le contexte d'un projet d'étude statistique * Valorisation d'une production dans un contexte professionnel - Dans le contexte du développement d'outils décisionnels - Dans le contexte d'une étude statistique * Modélisation des données dans un cadre statistique - Dans le contexte d'une analyse statistique - Dans le contexte d'un développement statistique

* 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

Le diplômé STID 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.

Data analyst Développeur décisionnel/BI Chargé d’analyse et de reporting Data-manager Gestionnaire de données Chef de projet AMOA Analyste décisionnel Développeur BigData Consultant décisionnel/BI