Science des données : visualisation, conception d'outils décisionnels
Certification RNCP35402
Formacodes 31014 | Informatique décisionnelle 11036 | Statistique
Nomenclature Europe Niveau 6
Formacodes 31014 | Informatique décisionnelle 11036 | Statistique
Nomenclature Europe Niveau 6
Les métiers associés à la certification RNCP35402 : Études et prospectives socio-économiques Conduite d'enquêtes Administration de systèmes d'information Études et développement informatique Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information
Codes NSF 114 | Mathématiques 326 | Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Voies d'accès : Formation initiale Contrat d'apprentissage Formation continue Contrat de professionnalisation VAE
Certificateurs :
Voies d'accès : Formation initiale Contrat d'apprentissage Formation continue Contrat de professionnalisation VAE
Certificateurs :
| Certificateur | SIRET |
|---|---|
| MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE | 11004401300040 |
| AVIGNON UNIVERSITE | 19840685200204 |
| UNIVERSITE CLERMONT AUVERGNE | 13002806100013 |
| UNIVERSITE DE BESANCON - UNIVERSITE DE FRANCHE-COMTE | 19251215000363 |
| UNIVERSITE DE BRETAGNE SUD (UBS) | 19561718800600 |
| UNIVERSITE DE CAEN NORMANDIE | 19141408500016 |
| UNIVERSITE DE LILLE | 13002975400012 |
| UNIVERSITE DE LORRAINE | 13001550600012 |
| UNIVERSITE DE PAU ET DES PAYS DE L'ADOUR (UPPA) | 19640251500270 |
| UNIVERSITE DE PERPIGNAN VIA DOMITIA (UPVD) | 19660437500010 |
| UNIVERSITE DE POITIERS | 19860856400375 |
| UNIVERSITE GRENOBLE ALPES | 13002608100013 |
| UNIVERSITE LYON 2 A ET L LUMIERE | 19691775100014 |
| UNIVERSITE PARIS CITE | 13002573700011 |
Activités visées :
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 Développement d'un outil décisionnel - Dans le contexte du déploiement d'une solution décisionnelle - Dans le contexte d'automatisation de reporting et de visualisation
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 Développement d'un outil décisionnel - Dans le contexte du déploiement d'une solution décisionnelle - Dans le contexte d'automatisation de reporting et de visualisation
Capacités attestées :
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 œuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de l’instance décisionnaire
- En identifiant et en mettant en œuvre 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 Développer un outil décisionnel
- En mettant en œuvre une structuration des données adaptée à leurs caractéristiques (type, volume...)
- En assurant la qualité des données et minimisant les biais liés à l’incertitude et l’imprécision dans les sources
- En étant sensible aux aspects éthiques, déontologiques et juridiques d’utilisation et de diffusion des données
- En réalisant des solutions de visualisation spécifiques aux données métier
- En intervenant à différents niveaux de la chaîne décisionnelle
- En utilisant des méthodes de développement logiciel 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
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 œuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de l’instance décisionnaire
- En identifiant et en mettant en œuvre 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 Développer un outil décisionnel
- En mettant en œuvre une structuration des données adaptée à leurs caractéristiques (type, volume...)
- En assurant la qualité des données et minimisant les biais liés à l’incertitude et l’imprécision dans les sources
- En étant sensible aux aspects éthiques, déontologiques et juridiques d’utilisation et de diffusion des données
- En réalisant des solutions de visualisation spécifiques aux données métier
- En intervenant à différents niveaux de la chaîne décisionnelle
- En utilisant des méthodes de développement logiciel 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
Secteurs d'activité :
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. La Statistique et l’Informatique décisionnelle sont des spécialités utiles dans presque tous les secteurs d’activité
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. La Statistique et l’Informatique décisionnelle sont des spécialités utiles dans presque tous les secteurs d’activité
Types d'emplois accessibles :
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
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
Objectif contexte :
Le technicien titulaire d’un BUT STID aide à la prise de décision par ses activités de gestion des données (data management), d’analyse et programmation statistiques et de restitution. Il organise la collecte des données, s’assure de leur qualité, de leur
Le technicien titulaire d’un BUT STID aide à la prise de décision par ses activités de gestion des données (data management), d’analyse et programmation statistiques et de restitution. Il organise la collecte des données, s’assure de leur qualité, de leur
Bloc de compétences
RNCP35402BC06 : Exploitation de données à des fins d’analyse
Compétences :
Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation. Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation. Développer une argumentation avec esprit critique.
Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation. Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation. Développer une argumentation avec esprit critique.
Modalités d'évaluation :
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
RNCP35402BC07 : Expression et communication écrites et orales
Compétences :
Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française. Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, dans au moins une langue étrangère.
Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française. Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, dans au moins une langue étrangère.
Modalités d'évaluation :
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
RNCP35402BC02 : Analyser statistiquement les données
Compétences :
Réaliser que les sources de données ont des caractéristiques propres à considérer (variation, précision, mise à jour...) Comprendre qu’une analyse correcte ne peut émaner que de données propres et préparées Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour décrire une variable statistique Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour mettre en évidence des liaisons entre variables. Comprendre l'intérêt de l’utilisation d’un modèle probabiliste Appréhender la notion de fluctuation d'échantillonnage, notamment à l’aide de simulations probabilistes Prendre conscience de la différence entre modélisation statistique et analyse exploratoire Saisir la spécificité de l’analyse des données temporelles Comprendre l’intérêt des analyses multivariées pour synthétiser et résumer l’information portée par plusieurs variables Appréhender l’idée de confronter une hypothèse avec la réalité pour prendre une décision Apprécier les limites de validité et les conditions d’application d’une analyse Prendre conscience des différences entre des outils statistiques pour choisir le plus adapté Saisir l’importance de la mise en œuvre de méthodes adaptées à des domaines et des données spécifiques (Marketing, Biostatistique, Statistique spatiale, Gestion …) Prendre conscience des limites des méthodes classiques pour l’analyse des données complexes (données massives, données mal structurées…) Comprendre les mécanismes de bases de l’intelligence artificielle (apprentissage statistique supervisé, échantillons d'apprentissage et échantillons de test…)
Réaliser que les sources de données ont des caractéristiques propres à considérer (variation, précision, mise à jour...) Comprendre qu’une analyse correcte ne peut émaner que de données propres et préparées Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour décrire une variable statistique Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour mettre en évidence des liaisons entre variables. Comprendre l'intérêt de l’utilisation d’un modèle probabiliste Appréhender la notion de fluctuation d'échantillonnage, notamment à l’aide de simulations probabilistes Prendre conscience de la différence entre modélisation statistique et analyse exploratoire Saisir la spécificité de l’analyse des données temporelles Comprendre l’intérêt des analyses multivariées pour synthétiser et résumer l’information portée par plusieurs variables Appréhender l’idée de confronter une hypothèse avec la réalité pour prendre une décision Apprécier les limites de validité et les conditions d’application d’une analyse Prendre conscience des différences entre des outils statistiques pour choisir le plus adapté Saisir l’importance de la mise en œuvre de méthodes adaptées à des domaines et des données spécifiques (Marketing, Biostatistique, Statistique spatiale, Gestion …) Prendre conscience des limites des méthodes classiques pour l’analyse des données complexes (données massives, données mal structurées…) Comprendre les mécanismes de bases de l’intelligence artificielle (apprentissage statistique supervisé, échantillons d'apprentissage et échantillons de test…)
Modalités d'évaluation :
Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)
Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)
RNCP35402BC03 : Valoriser une production dans un contexte professionnel
Compétences :
Prendre connaissance des biais rencontrés dans la mise en place d’une enquête Identifier l’importance de contextualiser ses données Mesurer l’importance de mettre en évidence des résultats clés par l’utilisation d’indicateurs pertinents Lors de la restitution des résultats, mesurer l’importance d’expliciter également la démarche suivie Comprendre les intérêts de la data visualisation et de l’infographie Mesurer l’importance d’une expression précise et nuancée dans la communication en français et dans une langue étrangère des résultats Saisir l’intérêt de mobiliser de manière proactive des ressources métiers liées à l'environnement (y compris économique, international…) Savoir défendre ses choix d’analyses Saisir la nécessité de choisir des indicateurs pertinents pour communiquer sur les résultats Prendre conscience de la rigueur requise dans ses productions et dans la communication à leur propos Comprendre les enjeux des relations en milieu professionnel adaptées à l’interlocuteur et à sa culture Savoir transformer la donnée pour la mettre en conformité avec des normes (anonymisation, normalisation) Mesurer l'impact d'un respect de la législation en terme de droit des données Identifier les clés d'une bonne communication (procédure et techniques utilisées) Mesurer l'importance de comprendre et de répondre à l'ensemble des problématiques posées Être force de proposition Prendre conscience de la nécessité d'intégrer la vision de l'interlocuteur (transversalité, international, multiculture, niveau d'expertise...)
Prendre connaissance des biais rencontrés dans la mise en place d’une enquête Identifier l’importance de contextualiser ses données Mesurer l’importance de mettre en évidence des résultats clés par l’utilisation d’indicateurs pertinents Lors de la restitution des résultats, mesurer l’importance d’expliciter également la démarche suivie Comprendre les intérêts de la data visualisation et de l’infographie Mesurer l’importance d’une expression précise et nuancée dans la communication en français et dans une langue étrangère des résultats Saisir l’intérêt de mobiliser de manière proactive des ressources métiers liées à l'environnement (y compris économique, international…) Savoir défendre ses choix d’analyses Saisir la nécessité de choisir des indicateurs pertinents pour communiquer sur les résultats Prendre conscience de la rigueur requise dans ses productions et dans la communication à leur propos Comprendre les enjeux des relations en milieu professionnel adaptées à l’interlocuteur et à sa culture Savoir transformer la donnée pour la mettre en conformité avec des normes (anonymisation, normalisation) Mesurer l'impact d'un respect de la législation en terme de droit des données Identifier les clés d'une bonne communication (procédure et techniques utilisées) Mesurer l'importance de comprendre et de répondre à l'ensemble des problématiques posées Être force de proposition Prendre conscience de la nécessité d'intégrer la vision de l'interlocuteur (transversalité, international, multiculture, niveau d'expertise...)
Modalités d'évaluation :
Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)
Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)
RNCP35402BC01 : Traiter des données à des fins décisionnelles
Compétences :
Correctement interpréter et prendre en compte le besoin du commanditaire ou du client Respecter les formalismes de notation Connaître la syntaxe des langages et savoir l’utiliser Mesurer l’importance de maîtriser la structure des données à exploiter Comprendre les structures algorithmiques de base et leur contexte d’usage Prendre conscience de l’intérêt de la programmation Comprendre l’organisation des données de l’entreprise Réaliser le rôle central et spécifique de l'entrepôt de données dans la chaine décisionnelle Identifier et résoudre les problèmes d’intégration de sources complémentaires et hétérogènes Comprendre la nécessité de tester, corriger et documenter un programme Apprécier l’intérêt de briques logicielles existantes et savoir les utiliser Identifier les solutions technologiques permettant la collecte et la diffusion de données Comprendre les spécificités des données complexes et de leur exploitation Savoir mener une veille technologique
Correctement interpréter et prendre en compte le besoin du commanditaire ou du client Respecter les formalismes de notation Connaître la syntaxe des langages et savoir l’utiliser Mesurer l’importance de maîtriser la structure des données à exploiter Comprendre les structures algorithmiques de base et leur contexte d’usage Prendre conscience de l’intérêt de la programmation Comprendre l’organisation des données de l’entreprise Réaliser le rôle central et spécifique de l'entrepôt de données dans la chaine décisionnelle Identifier et résoudre les problèmes d’intégration de sources complémentaires et hétérogènes Comprendre la nécessité de tester, corriger et documenter un programme Apprécier l’intérêt de briques logicielles existantes et savoir les utiliser Identifier les solutions technologiques permettant la collecte et la diffusion de données Comprendre les spécificités des données complexes et de leur exploitation Savoir mener une veille technologique
Modalités d'évaluation :
Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)
Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)
RNCP35402BC05 : Usages des outils numériques
Compétences :
Utiliser 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.
Utiliser 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.
Modalités d'évaluation :
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
RNCP35402BC04 : Développer un outil décisionnel
Compétences :
Comprendre le rôle fondamental de l’analyse des besoins et de l’existant dans un projet décisionnel (architecture, visualisation...) Percevoir les enjeux de l’automatisation et de l'interopérabilité d’un ensemble de tâches Prendre conscience des différences entre outils (logiciels, langages) pour choisir le plus adapté Comprendre le cycle de vie d’un projet informatique Prendre conscience de la nécessité d’utiliser des moyens spécifiques pour exploiter les Big Data ou les flux de données Défendre ses choix de solution par un argumentaire éclairé Réaliser l’intérêt d’appliquer les méthodes de développement dans la réalisation d’un projet informatique Apprécier l’intérêt de l’utilisation d’un gestionnaire de versions de code
Comprendre le rôle fondamental de l’analyse des besoins et de l’existant dans un projet décisionnel (architecture, visualisation...) Percevoir les enjeux de l’automatisation et de l'interopérabilité d’un ensemble de tâches Prendre conscience des différences entre outils (logiciels, langages) pour choisir le plus adapté Comprendre le cycle de vie d’un projet informatique Prendre conscience de la nécessité d’utiliser des moyens spécifiques pour exploiter les Big Data ou les flux de données Défendre ses choix de solution par un argumentaire éclairé Réaliser l’intérêt d’appliquer les méthodes de développement dans la réalisation d’un projet informatique Apprécier l’intérêt de l’utilisation d’un gestionnaire de versions de code
Modalités d'évaluation :
Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)
Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)
RNCP35402BC09 : Positionnement vis à vis d’un champ professionnel
Compétences :
Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs
Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs
Modalités d'évaluation :
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
RNCP35402BC08 : Action en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle
Compétences :
Situer son rôle et sa mission au sein d’une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale Travailler en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique Prendre en compte des problématiques liées aux situations de handicap, à l'accessibilité et à la conception universelle.
Situer son rôle et sa mission au sein d’une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale Travailler en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique Prendre en compte des problématiques liées aux situations de handicap, à l'accessibilité et à la conception universelle.
Modalités d'évaluation :
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises
Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises