IUT PARIS DESCARTES DÉPARTEMENT STATISTIQUE ET TRAITEMENT INFORMATIQUE DES DONNÉES Licence...

IUT PARIS DESCARTES

DÉPARTEMENT STATISTIQUE ET TRAITEMENT

INFORMATIQUE DES DONNÉES

Licence ProfessionnelleSYSTÈMES INFORMATIQUES ET LOGICIELS

Spécialité : Décision et Traitement de l’Information

DATA MINING

UFR de MATHÉMATIQUES

UNIVERSITÉ PARIS-EST MARNE-LA-VALLÉE 

DATA MINING ?

Mutation des métiers du traitement des données

Data miningInformatique décisionnelle

UN NOUVEAU MÉTIER

DATA MINER : un spécialiste

au carrefour de l’informatique et de la statistique

fouille les vastes ensembles de données en extrait les informations pertinentes

pour la décision en entreprise

MÉTIERS VISÉS

DATA MINER

Chargé d’études Data manager Gestionnaire de données Veilleur technologique Chef de projet Responsable étude clientèle ou

produit

STRATÉGIE PÉDAGOGIQUE Formation professionnalisante

50 % des enseignements assurés par des

professionnels

Formation organisée autour des méthodes des outils logiciels des problèmes avec leurs données

PARTENARIAT UNIVERSITAIRE

La LP DTI Data Mining est délivrée conjointement par :

Université Paris Descartes

(IUT, département STID ) Université Paris-Est Marne-la-Vallée

(UFR de Maths et IUT)

PARTENARIATS PROFESSIONNELS

Large partenariat avec plusieurs Sociétés ou Grands Organismes parmi lesquels :

SAS, SPAD, SPSS Lincoln Systems, STERIA, IOS BNP Paribas, Société Générale, Banque

Populaire, EDF, La Poste, GDF Suez, Canal Plus, Thomson Multimedia,

Bouygues Telecom, SFR, INBOX …

ENSEIGNANTS UNIVERSITAIRES

G. BORDRY IUT Paris Descartes, dépt. STID

J. FESSY IUT Paris Descartes, dépt. Informatique

S. HAMDOUN IUT Paris Descartes, dépt. STID

F-X. JOLLOIS IUT Paris Descartes, dépt. STID

C. KERIBIN Université Paris-sud Orsay

G. OPPENHEIM Université Paris-Est Marne-la-Vallée

J-M. POGGI IUT Paris Descartes, dépt. STID

INTERVENANTS PROFESSIONNELS

P. CHABAULT EDF & IUT Paris Descartes A. DESSERTAINE EDF & Université Paris-Est MLV H. CLEMENT Orange & Université Paris-Est MLV

C. DERQUENNE EDF J-P. KIENNER Caisse d’Epargne J-P. LAMANCHE BNP Paribas G. QUÉMÉRÉ Inbox R. TROSIC NOEO S. REMY Mutuaide Assistance

G. DE LASSENCE SAS T. LE NOUVEL SPAD H. MIGNOT SPSS

ARCHITECTURE

Data Mining(140h)

Statistiques(120h)

Informatique(120h)

Projets Tutorés(200h)

Mission en entreprise

AnglaisCommunicati

on(60 h)

STATISTIQUES

S1 : Explorer, décrire, nettoyer et transformer les données (20 h)

S2 : Rechercher des facteurs pertinents (20 h)

S3 : Classifier et segmenter (20 h)

S4 : Echantillonner, modéliser, valider et prévoir ; Notions clés, méthodes et Stratégies usuelles (20 h)

S5 : Modéliser à l’aide de méthodes non linéaires classiques puis  avancées (20h)

S6 : Associer, construire des règles et des modèles décisionnels ; les apports. Spécifiques du Data Mining (20 h)

INFORMATIQUE

I1 : Les bases de données classiques (20 h)

I2 : Nouvelles problématiques et nouvelles approches des bases de données (20 h)

I3 : Des bases de données aux entrepôts de données (20 h)

I4 : Bases de données et entrepôts de données : outils et offre logicielle (20 h)

I5 : Systèmes d’information et conception de bases de données et d’entrepôts de données (20 h)

I6 : Systèmes d’information et implémentation de bases de données et d’entrepôts de données (20 h)

DATA MINING

DM1 : Les principes et la démarche du Data Mining (20 h)

DM2 : Conduite de projets. Recherche documentaire (20 h)

DM3 : Techniques du Data Mining (20 h)

DM4 : Techniques du Data Mining appliquées à des problèmes et des métiers d’entreprise (20 h)

DM5 : Data Mining : outils et offre logicielle. Techniques d’évaluation de logiciels. Conception de rapports (20 h)

DM6 : Data Mining : un panorama d’exemples réels (20 h)

DM7 : Data Mining : Etude de cas (20 h)

ORGANISATION DES ÉTUDES Formation en alternance

20 semaines d’enseignement 32 semaines en entreprise

5 périodes de 4 semaines à l’Université

4 périodes de 4 semaines 1 dernière période de 16 semaines en

entreprise

Contrat à signer avec l’entreprise

POUR QUI ?

En formation initiale par alternance

Avoir le niveau requis (Bac + 2 ou équivalent)

Moins de 26 ans

POUR QUI ?

En formation initiale par alternance

DUT scientifique (STID, Info, …) L2 scientifique (MIAS, MASS, ou DEUG

équivalent) L2 de Sciences Économiques, L2

Gestion (ou DEUG équivalent) BTS informatique de gestion diplôme de premier cycle ou L2, ayant un

contenu scientifique suffisant

POUR QUI ?

En formation continue

praticiens de l’informatique  statisticiens gestionnaires de données  responsables de données marketing data managers  techniciens de la qualité

DIPLOMES EN EMPLOI : OU ?

Banques, Assurances : Dexia Sofaxis, Cofinoga, AXA, Crédit Lyonnais, Lion Assurance, Banque Populaire

Laboratoires pharmaceutiques : Roche, L’Oréal Grande distribution, commerce : Monoprix, France

Loisirs, Chateauonline Téléphonie et commerce spécialisé : Cegetel, CGE Sociétés nationales : EDF, La Poste, GDF Suez Collectivités locales : Conseil Régional Haute

Normandie, Régional d’Ile de France Marketing : Inbox, Segmentaction, TNS Secodip,

Ogilvyone SSII : Unilog, Amelys, MRM Partners, Accenture, Keyrus,

Lincoln Editeurs de logiciels : SAS France Institut public : Institut de Veille Sanitaire

CONTACTS

Responsables de la formation : François-Xavier JOLLOIS

Alain DESSERTAINE

Responsable des projets tutorés et des stages: Philippe CHABAULT

Département Statistique et Traitement Informatique des Données

http://www.iut.univ-paris5.fr/dept/stid/