Diplôme d'études supérieures en management international, data et IA

* Analyse de l’environnement et l’organisation afin d’établir un diagnostic. * Conception de la politique marketing, commerciale et de communication d’un projet. * Définition des budgets et évaluation de la rentabilité des actions conduites. * Création d’une base de données pour réaliser des analyses exploratoires. * Déploiement d’un modèle d’apprentissage automatique auprès des utilisateurs finaux. * Déploiement d’un modèle d’apprentissage automatique en utilisant les technologies du Big Data. * Communication dans un environnement multiculturel. * Connaissance de soi, des autres et de son environnement pour communiquer dans un environnement multiculturel.

* Collecter l’information pertinente pour comprendre son organisation et son environnement, à l'aide d'une veille. * Rédiger le cahier des charges de l’étude afin de définir les besoins et les attentes de l'entreprise en s'appuyant sur un livrable contextuel. * Réaliser des études macro-économiques à l’échelle internationale afin d’identifier les tendances du secteur d’activité en collectant des données secondaires d'enquête et expérimentales et en les analysant. * Réaliser un diagnostic externe afin de positionner son activité dans son environnement concurrentiel en s'appuyant sur la collecte et le cahier des charges. * Réaliser un diagnostic interne afin d’identifier les forces et faiblesses de son activité à l'aide de méthodologies type SWOT. * Etablir un bilan du projet sur ses axes marketing, commerciaux, communication pour identifier les opportunités d'améliorations et les risques à éviter, en analysant les indicateurs de suivi. * Concevoir le plan d’actions marketing, commercial, communication pour définir les objectifs en s'appuyant sur la stratégie de l'organisation et le bilan du projet. * Définir les moyens associés au plan d’actions en incluant les services concernés pour atteindre les objectifs. * Piloter le projet, pour assurer la réalisation des objectifs, grâce à l'identification d'outils de suivi adaptés, au suivi des KPI et à l'implication des parties prenantes dans les retours d'expérience et les décisions. * Déployer des actions correctives le cas échéant en se basant sur les résultats des indicateurs de suivi pour assurer l'atteinte des objectifs. * Effectuer un bilan du plan d’actions conduit dans une logique d’amélioration continue en réalisant un REX pour capitaliser sur les bonnes pratiques. * Analyser un compte de résultat et un bilan pour établir un diagnostic financier, en calculant et analysant les données. * Identifier les comptes clefs des documents de synthèse en se basant sur le compte de résultat et le bilan pour définir les actions à mettre en place. * Définir les objectifs de chiffres d’affaires en se basant sur le compte de résultat et le bilan pour fixer les objectifs de l'organisme. * Construire un budget en se basant sur les objectifs fixés dans les plans d’actions pour maîtriser l'équilibre financier. * Elaborer un budget d’investissement pour mener à bien un projet ou une activité. * Mettre en œuvre une stratégie de collecte de données, de la définition à la collecte des données répondant à des critères définis, via une API (interface de programmation) en prenant en compte les normes RGPD, afin de les exploiter pour l’élaboration d’un modèle. * Définir les données, leur nomenclature et leur modèle de gestion en respectant les normes et le cadre légal (société, national, européen et international) afin de garantir leur utilisation éthique, légale et sécurisée. * Adapter les process aux règles et normes en vigueur en prenant en compte les problématiques de cybersécurité afin de garantir la souveraineté des données analysées et stockées. * Déterminer les objectifs du nettoyage des données et de la démarche de mise en œuvre, afin de construire un jeu de données adapté à une problématique métier. * Effectuer des opérations de nettoyage sur des données structurées, notamment l’identification d’outliers et le remplissage de données manquantes, dans le respect des normes en vigueur (RGPD) afin de proposer des données exploitables pour une problématique métier. * Représenter des données grâce à des graphiques afin d’expliciter et justifier les analyses réalisées. * Utiliser des techniques appropriées de réduction en deux dimensions de données de grande dimension, et les représenter graphiquement afin d'en réaliser l'analyse exploratoire. * Concevoir les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage afin de réaliser un apprentissage optimal. * Effectuer des analyses statistiques à partir de données structurées et nettoyées afin de présenter leur distribution, valider leur cohérence et détecter des corrélations. * Réaliser un tableau de bord pour présenter son travail d’analyse et de modélisation des données. * Réaliser l'exposé oral d’une démarche d’analyse et/ou modélisation pour le présenter à un client interne/ externe. * Rédiger une note méthodologique afin de communiquer sa démarche de modélisation. * Utiliser un logiciel de version de code afin d’assurer l’intégration des développements auprès de collaborateurs. * Réaliser une veille sur les outils et tendances en IA, Data science, big Data et Cloud computing afin de mettre à jour son expertise et de s’assurer que les méthodes utilisées mobilisent bien les techniques en vigueur. * Sélectionner les outils du Cloud permettant de traiter et stocker les données d'un projet Big Data conforme aux normes RGPD en vigueur, afin de concevoir une application de qualité supportant le traitement de données massives. * Prétraiter, analyser et modéliser des données (en veillant à leur conformité RGPD) dans un environnement Big data en utilisant les outils du Cloud, afin de concevoir une application sécurisée de qualité supportant le traitement de données massives. * Réaliser des calculs distribués sur des données massives en utilisant les outils adaptés et en prenant en compte le RGPD, afin de permettre la mise en œuvre d’applications à l’échelle. * S’exprimer et rédiger de manière fluide et intelligible en langue anglaise, avec un vocabulaire professionnel pour interpréter et communiquer avec précision. * S’exprimer et rédiger de façon claire et non ambigüe dans une 2ème langue étrangère pour interpréter et communiquer avec précision. * Identifier ses compétences en lien avec son projet professionnel ainsi que les parcours permettant de le mener à bien. * Appréhender les situations professionnelles et les organisations de manière globale et transversale en restant informé des dernières tendances et changements dans le secteur pour comprendre l'environnement de travail. * Développer une vision prospective de son domaine d’intervention pour anticiper la progression dans son projet professionnel. * S’insérer dans une équipe et y travailler en autonomie au service du collectif. * Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale pour prendre en compte l'impact de ses actions sur l'environnement. * Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans son environnement professionnel pour favoriser l'inclusion et l'égalité des chances.

Les diplômés s’orientent vers des secteurs d’activités variés et des entreprises de tailles diverses, PME ou multinationales, à la recherche de profils hybrides avec des compétences en gestion et management, et avec des aptitudes avancées dans la collecte, l’analyse et l’utilisation de données au service de la performance de l’entreprise.

Data analyst / Data Scientist / Chef de projet big data / Consultant big data / Ingénieur Data / Business développer / Consumer success manager / Chef de Projet MOA IT Supply Chain / Chef de projet Data Marketing / Chef de projet Fintech / Chef de projet Data CRM