Bachelor Data Analyst

Etudes Supérieures (Bac+3)

Un cursus en 3 ans pour devenir expert dans l’analyse de données 🏆😎

Prérequis

Le Bachelor Data Analyst est accessible aux lycéens préparant un Bac (toutes filières) et aux étudiants.

Procédure d’admission

L’admission au Bachelor se fait sur dossier, hors Parcoursup.

Organisation du Cursus

Le Bachelor se déroule sur 25 heures de cours par semaine, auxquelles s’ajoutent 7 heures 30 / semaine pour les travaux d’applications personnels et collectifs.

La 3^ème année se déroule en alternance (1 semaine à l’école / 3 semaines en entreprise)

Diplômes préparés

Les étudiants Bachelor valident le diplôme Bachelor de La Manu.

Prochaine rentrée

Octobre 2023

Campus éligibles

Versailles, Le Havre, Amiens, Compiègne

Coût et financement

Versailles

1^ère année : 7500 euros
2^ème année : 7500 euros
3^ème année : pris en charge par l’entreprise – 8300 euros

Le Havre, Amiens, Compiègne

1^ère année : 7 000 euros
2^ème année : 7 000 euros
3^ème année : Alternance (Pris en charge par l’entreprise)

Consultez les offres de nos partenaires bancaires pour le financement des études :
Amiens :
BNP Paribas
Caisse d’Epargne

Le Havre :
BNP Paribas
Caisse d’Epargne

Je candidate !

Programme

Le Bachelor Data Analyst permet de maîtriser les fondamentaux du numérique et d’acquérir de solides compétences en traitement des données. Découvrez le programme des 3 années du bachelor :

1ère année

En 1^ère année les étudiants découvrent les fondamentaux du numérique, avec des enseignements complémentaires.

Développement web
Mathématiques
Python et Algorithmie
Design UX / UI
CMS (dont WordPress)
Vidéo / Motion Design
PAO (Suite Adobe)
Anglais

Un stage de 6 semaines minimum permet d’expérimenter en entreprise les connaissances acquises pendant la formation.

2ème année

En 2^ème année les étudiants poursuivent avec les enseignements communs qui permettent de développer des connaissances sur toutes les composantes du numérique. Un atout pour réussir la gestion de projet.

Langages de programmation
Base de données
Création de contenus
Réseaux sociaux
E-marketing
Anglais

Un stage de 4 mois permet aux étudiants de démontrer qu’ils ont acquis de solides compétences au cours de ces deux premières années.

3ème année

En 3^ème année les étudiants peuvent choisir la spécialisation Data Analyst ! Objectif : Acquérir une expertise dans le traitement de la donnée, de la collecte jusqu’à l’analyse.

La 3ème année est réalisée en alternance : 1 semaine à l’école / 3 semaines en entreprise.

Les étudiants consacrent cette année à un projet « Fil rouge » qui permet de renforcer ses connaissances dans l’analyse de données et de développer des compétences transverses comme l’autonomie, la gestion de projet et le travail en équipe.

Connaître les fondamentaux de la data analyse et de l’internet des objet (IOT)

Introduction à la Data Analyse, Sécurisation de la donnée, concepts et applications
Gérer un projet Agile, intégration continue, Environnements de développement, déploiement d’un programme
Cycle de vie de la donnée : collecte, nettoyage, structuration, stockage, outils entrant dans le cycle de vie
IOT, capteurs, SI : définition et place des IOT, collecte de données
Machine Learning : choix d’algorithmes, utilisation du cloud, programmation en python, analyse et prédictions
Deep Learning, IA (initiation)
Projet pratique « Fil Rouge »

Savoir programmer pour la data et connaître l’environnement technique

Programmation Python : les fondamentaux, Python Objet, les librairies Python dont les librairies pour traiter la data
Base de données relationnelle (SQL) modèle Entité Association, Mysql, SQL
Base de données non relationnelle (Cassandra)
Architecture logicielle et physique, Big Data
Cloud et data : cloud du marché, services offerts, modèle économique, créations de pages web avec un ou plusieurs cloud
Projet pratique « Fil Rouge »

Utiliser la Business Intelligence

Présentation des résultats : logiciels BI et Excel
Savoir communiquer et convaincre sur la base d’une analyse de données, comment communiquer au management, comment prendre des décisions
Projet pratique « Fil Rouge »