Intitulé de la filière :
Informatique Décisionnelle et Sciences des Données
- Objectifs de la formation
Former des techniciens Supérieur en informatique décisionnelle et en sciences des données, capables de développer des solutions informatiques et de traiter des informations pour soutenir la prise de décision dans les organisations. Le programme permet également d'acquérir une compréhension approfondie des dynamiques d'entreprise et de gagner une expérience professionnelle concrète grâce à des projets et des stages.
- Compétences à acquérir
A la fin de cette formation, les lauréats seront compétents en programmation (Python, C++, HTML, CSS, JS, PHP, SQL et NoSQL) et gestion de bases de données (relationnel et distribué). Ils sauront analyser efficacement les données (CSI), utiliser des outils de Business Intelligence (Power BI et Tableau) et appliquer des algorithmes avancés d'intelligence artificielle et de machine learning. Leur formation inclura également le traitement de Big Data, la visualisation de données, ainsi que la gestion de projets et le respect des normes éthiques en matière de données.
- Débouchés de la formation
La formation dispensée en IDSD permet à son diplômé de travailler en tant que technicien développeur, assistant ou chargé d'études dans tous les secteurs d'activité pour exercer dans différents domaines :
- Banques, assurances, santé et industrie
- Sociétés d’études et de services
- Centres de recherches publics et privé
- Collectivités, administrations
- Organisation modulaire de la filière
|
Semestres |
Intitulé du Module |
|
Semestre 1 |
Algorithmique et Programmation |
|
Architecture des ordinateurs |
|
|
Systèmes d'exploitation et réseaux informatiques |
|
|
Analyse et Algèbre |
|
|
Probabilité et Statistiques appliquées |
|
|
Langues Etrangères (Anglais/ Français) |
|
|
Méthodologie de travail universitaire |
|
|
Semestre 2 |
Analyse et conception des systèmes d’information |
|
Introduction aux Base des données |
|
|
Structures des données |
|
|
Programmation orienté objet |
|
|
Algèbre linéaire numérique pour l'analyse des données |
|
|
Langues Etrangères (Anglais / Français) |
|
|
Culture digitale |
|
|
Semestre 3 |
Web Analytics et Visualisation de données |
|
Développement web |
|
|
Bases de données avancées |
|
|
Machine Learning & Data mining |
|
|
Supervision et sécurisation des système d’information |
|
|
Langues Etrangères (Anglais / Français) |
|
|
Compétences culturelles et artistiques |
|
|
Semestre 4 |
Introduction aux Big Data |
|
Gestion de projets et Méthode Agile |
|
|
Droit des entreprises |
|
|
Langues Etrangères (Anglais, Français) |
|
|
Développement personnel |
|
|
Stage technique |
|
|
Projet de fin d'études (PFE) |