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IUT PARIS DESCARTES DÉPARTEMENT STATISTIQUE ET TRAITEMENT INFORMATIQUE DES DONNÉES Licence Professionnelle SYSTÈMES INFORMATIQUES ET LOGICIELS Spécialité

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Présentation au sujet: "IUT PARIS DESCARTES DÉPARTEMENT STATISTIQUE ET TRAITEMENT INFORMATIQUE DES DONNÉES Licence Professionnelle SYSTÈMES INFORMATIQUES ET LOGICIELS Spécialité"— Transcription de la présentation:

1 IUT PARIS DESCARTES DÉPARTEMENT STATISTIQUE ET TRAITEMENT INFORMATIQUE DES DONNÉES Licence Professionnelle SYSTÈMES INFORMATIQUES ET LOGICIELS Spécialité : Décision et Traitement de lInformation DATA MINING UFR de MATHÉMATIQUES UNIVERSITÉ PARIS-EST MARNE-LA-VALLÉE

2 DATA MINING ? Mutation des métiers du traitement des données Data mining Informatique décisionnelle

3 UN NOUVEAU MÉTIER DATA MINER : un spécialiste au carrefour de linformatique et de la statistique fouille les vastes ensembles de données en extrait les informations pertinentes pour la décision en entreprise

4 MÉTIERS VISÉS DATA MINER Chargé détudes Data manager Gestionnaire de données Veilleur technologique Chef de projet Responsable étude clientèle ou produit

5 STRATÉGIE PÉDAGOGIQUE Formation professionnalisante 50 % des enseignements assurés par des professionnels Formation organisée autour des méthodes des outils logiciels des problèmes avec leurs données

6 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)

7 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 …

8 ENSEIGNANTS UNIVERSITAIRES G. BORDRY IUT Paris Descartes, dépt. STID J. FESSY IUT Paris Descartes, dépt. Informatique S. HAMDOUNIUT Paris Descartes, dépt. STID F-X. JOLLOIS IUT Paris Descartes, dépt. STID C. KERIBINUniversité Paris-sud Orsay G. OPPENHEIM Université Paris-Est Marne-la-Vallée J-M. POGGI IUT Paris Descartes, dépt. STID

9 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 dEpargne J-P. LAMANCHE BNP Paribas G. QUÉMÉRÉ Inbox R. TROSICNOEO S. REMYMutuaide Assistance G. DE LASSENCE SAS T. LE NOUVEL SPAD H. MIGNOT SPSS

10 ARCHITECTURE Data Mining (140h) Statistiques (120h) Informatique (120h) Projets Tutorés (200h) Mission en entreprise Anglais Communication (60 h)

11 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 laide 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)

12 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 dinformation et conception de bases de données et dentrepôts de données (20 h) I6 : Systèmes dinformation et implémentation de bases de données et dentrepôts de données (20 h)

13 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 dentreprise (20 h) DM5 : Data Mining : outils et offre logicielle. Techniques dévaluation de logiciels. Conception de rapports (20 h) DM6 : Data Mining : un panorama dexemples réels (20 h) DM7 : Data Mining : Etude de cas (20 h)

14 ORGANISATION DES ÉTUDES Formation en alternance 20 semaines denseignement 32 semaines en entreprise 5 périodes de 4 semaines à lUniversité 4 périodes de 4 semaines 1 dernière période de 16 semaines en entreprise Contrat à signer avec lentreprise

15 POUR QUI ? En formation initiale par alternance Avoir le niveau requis (Bac + 2 ou équivalent) Moins de 26 ans

16 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

17 POUR QUI ? En formation continue praticiens de linformatique statisticiens gestionnaires de données responsables de données marketing data managers techniciens de la qualité

18 DIPLOMES EN EMPLOI : OU ? Banques, Assurances : Dexia Sofaxis, Cofinoga, AXA, Crédit Lyonnais, Lion Assurance, Banque Populaire Laboratoires pharmaceutiques : Roche, LOréal 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 dIle 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

19 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


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