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<referentiel_competence specialite="STID"
specialite_long="Statistique et informatique décisionnelle"
type="B.U.T." annexe="24"
type_structure="type1"
type_departement="tertiaire"
version="2021-12-11 00:00:00"
>
<competences>
<competence nom_court="Traiter"
numero="1"
libelle_long="Traiter des données à des fins décisionnelles "
couleur="c1"
id="fddbf64f2b1e1e93765ba1476025fb16">
<situations>
<situation>Dans le contexte du développement d&#039;un système d&#039;information décisionnel</situation>
<situation>Dans le contexte de préparation des données à des fins d&#039;analyse statistique</situation>
</situations>
<composantes_essentielles>
<composante>En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)</composante>
<composante>En utilisant le modèle de données adapté aux besoins</composante>
<composante>En sinscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé</composante>
<composante>En traduisant correctement les demandes métier en programmes, avec le respect du cahier des charges s&#039;il existe</composante>
<composante>En écrivant un programme correctement structuré et documenté, respectant les bonnes pratiques </composante>
<composante>En identifiant les librairies et langages dédiés</composante>
</composantes_essentielles>
<niveaux>
<niveau ordre="1" libelle="Traiter des données structurées" annee="BUT1">
<acs>
<ac code="AC11.01">Correctement interpréter et prendre en compte le besoin du commanditaire ou du client</ac>
<ac code="AC11.02">Respecter les formalismes de notation</ac>
<ac code="AC11.03">Connaître la syntaxe des langages et savoir lutiliser</ac>
<ac code="AC11.04">Mesurer limportance de maîtriser la structure des données à exploiter</ac>
<ac code="AC11.05">Comprendre les structures algorithmiques de base et leur contexte dusage</ac>
<ac code="AC11.06">Prendre conscience de lintérêt de la programmation</ac>
</acs>
</niveau>
<niveau ordre="2" libelle="Automatiser le traitement de données multidimensionnelles" annee="BUT2">
<acs>
<ac code="AC21.01">Comprendre l&#039;organisation des données de l&#039;entreprise</ac>
<ac code="AC21.02">Réaliser le rôle central et spécifique de l&#039;entrepôt de données dans la chaine décisionnelle</ac>
<ac code="AC21.03">Identifier et résoudre les problèmes dintégration de sources complémentaires et hétérogènes</ac>
<ac code="AC21.04">Comprendre la nécessité de tester, corriger et documenter un programme</ac>
<ac code="AC21.05">Apprécier lintérêt de briques logicielles existantes et savoir les utiliser</ac>
</acs>
</niveau>
<niveau ordre="3" libelle="Intégrer le traitement de données complexes" annee="BUT3">
<acs>
<ac code="AC31.01">Identifier les solutions technologiques permettant la collecte et la diffusion de données </ac>
<ac code="AC31.02">Comprendre les spécificités des données complexes et de leur exploitation</ac>
<ac code="AC31.03">Savoir mener une veille technologique</ac>
</acs>
</niveau>
</niveaux>
</competence>
<competence nom_court="Analyser"
numero="2"
libelle_long="Analyser statistiquement les données "
couleur="c2"
id="6cdfe8a53961726f6824cb93d46a6726">
<situations>
<situation>Dans le contexte de programmation d&#039;un outil d&#039;aide à la décision</situation>
<situation>Dans le contexte d&#039;un projet d&#039;étude statistique</situation>
</situations>
<composantes_essentielles>
<composante>En tenant compte du contexte de létude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique...)</composante>
<composante>En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales</composante>
<composante>En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de linstance décisionnaire</composante>
<composante>En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux données complexes (données massives, données mal structurées, flux de données…)</composante>
<composante>En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de léchantillon)</composante>
</composantes_essentielles>
<niveaux>
<niveau ordre="1" libelle="Mettre en œuvre une analyse descriptive" annee="BUT1">
<acs>
<ac code="AC12.01">Réaliser que les sources de données ont des caractéristiques propres à considérer (variation, précision, mise à jour...)</ac>
<ac code="AC12.02">Comprendre quune analyse correcte ne peut émaner que de données propres et préparées</ac>
<ac code="AC12.03">Comprendre lintérêt des synthèses numériques et graphiques pour décrire une variable statistique</ac>
<ac code="AC12.04">Comprendre lintérêt des synthèses numériques et graphiques pour mettre en évidence des liaisons entre variables.</ac>
<ac code="AC12.05">Comprendre l&#039;intérêt de lutilisation dun modèle probabiliste</ac>
<ac code="AC12.06">Appréhender la notion de fluctuation d&#039;échantillonnage, notamment à laide de simulations probabilistes</ac>
</acs>
</niveau>
<niveau ordre="2" libelle="Mettre en œuvre une analyse exploratoire" annee="BUT2">
<acs>
<ac code="AC22.01">Prendre conscience de la différence entre modélisation statistique et analyse exploratoire</ac>
<ac code="AC22.02">Saisir la spécificité de lanalyse des données temporelles</ac>
<ac code="AC22.03">Comprendre lintérêt des analyses multivariées pour synthétiser et résumer linformation portée par plusieurs variables</ac>
<ac code="AC22.04">Appréhender lidée de confronter une hypothèse avec la réalité pour prendre une décision</ac>
<ac code="AC22.05">Apprécier les limites de validité et les conditions dapplication dune analyse</ac>
</acs>
</niveau>
<niveau ordre="3" libelle="Mettre en œuvre l&#039;analyse exploratoire de données complexes" annee="BUT3">
<acs>
<ac code="AC32.01">Prendre conscience des différences entre des outils statistiques pour choisir le plus adapté</ac>
<ac code="AC32.02">Saisir limportance de la mise en œuvre de méthodes  adaptées à des domaines et des données spécifiques (Marketing, Biostatistique, Statistique spatiale, Gestion …)</ac>
<ac code="AC32.03">Prendre conscience des limites des méthodes classiques pour lanalyse des données complexes (données massives, données mal structurées…)</ac>
<ac code="AC32.04">Comprendre les mécanismes de bases de lintelligence artificielle (apprentissage statistique supervisé, échantillons d&#039;apprentissage et échantillons de test…)</ac>
</acs>
</niveau>
</niveaux>
</competence>
<competence nom_court="Valoriser"
numero="3"
libelle_long="Valoriser une production dans un contexte professionnel"
couleur="c3"
id="bfa93ca138c434e6b23c792d3938b936">
<situations>
<situation>Dans le contexte du développement d&#039;outils décisionnels</situation>
<situation>Dans le contexte d&#039;une étude statistique</situation>
</situations>
<composantes_essentielles>
<composante>En sadaptant au niveau dexpertise, à la culture et au statut du destinataire</composante>
<composante>En sexprimant correctement, aussi bien en français quen anglais, à l&#039;oral comme à l&#039;écrit</composante>
<composante>En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires dutilisation et de diffusion des données</composante>
<composante>En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérification des sources, esprit critique)</composante>
<composante>En utilisant la forme de restitution adaptée</composante>
<composante>En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises</composante>
</composantes_essentielles>
<niveaux>
<niveau ordre="1" libelle="Contextualiser et présenter les données" annee="BUT1">
<acs>
<ac code="AC13.01">Prendre connaissance des biais rencontrés dans la mise en place dune enquête</ac>
<ac code="AC13.02">Identifier limportance de contextualiser ses données</ac>
<ac code="AC13.03">Mesurer limportance de mettre en évidence des résultats clés par lutilisation dindicateurs pertinents</ac>
<ac code="AC13.04">Lors de la restitution des résultats, mesurer limportance dexpliciter également la démarche suivie</ac>
<ac code="AC13.05">Comprendre les intérêts de la data visualisation et de linfographie</ac>
<ac code="AC13.06">Mesurer limportance dune expression précise et nuancée dans la communication en français et dans une langue étrangère des résultats</ac>
</acs>
</niveau>
<niveau ordre="2" libelle="Restituer et argumenter ses résultats" annee="BUT2">
<acs>
<ac code="AC23.01">Saisir lintérêt de mobiliser de manière proactive des ressources métiers liées à l&#039;environnement (y compris économique, international…)</ac>
<ac code="AC23.02">Savoir défendre ses choix danalyses</ac>
<ac code="AC23.03">Saisir la nécessité de choisir des indicateurs pertinents pour communiquer sur les résultats</ac>
<ac code="AC23.04">Prendre conscience de la rigueur requise dans ses productions et dans la communication à leur propos</ac>
<ac code="AC23.05">Comprendre les enjeux des relations en milieu professionnel adaptées à linterlocuteur et à sa culture</ac>
</acs>
</niveau>
<niveau ordre="3" libelle="Intégrer et valoriser sa production dans l&#039;écosystème de l&#039;entreprise" annee="BUT3">
<acs>
<ac code="AC33.01">Savoir transformer la donnée pour la mettre en conformité avec des normes (anonymisation, normalisation)</ac>
<ac code="AC33.02">Mesurer l&#039;impact d&#039;un respect de la législation en terme de droit des données.</ac>
<ac code="AC33.03">Identifier les clés d&#039;une bonne communication (procédures et techniques utilisées)</ac>
<ac code="AC33.04">Mesurer limportance de comprendre et de répondre à l&#039;ensemble des problématiques posées</ac>
<ac code="AC33.05">Être force de proposition</ac>
<ac code="AC33.06">Prendre conscience de la nécessité dintégrer la vision de linterlocuteur (transversalité, international, multiculture, niveau dexpertise…)</ac>
</acs>
</niveau>
</niveaux>
</competence>
<competence nom_court="Développer"
numero="4"
libelle_long="Développer un outil décisionnel"
couleur="c4"
id="e84093146911c42659b5dec7bf24e7a4">
<situations>
<situation>Dans le contexte du déploiement d&#039;une solution décisionnelle</situation>
<situation>Dans le contexte d&#039;automatisation de reporting et de visualisation</situation>
</situations>
<composantes_essentielles>
<composante>En mettant en œuvre une structuration des données adaptée à leurs caractéristiques (type, volume...)</composante>
<composante>En assurant la qualité des données et minimisant les biais liés à lincertitude et limprécision dans les sources</composante>
<composante>En étant sensible aux aspects éthiques, déontologiques et juridiques dutilisation et de diffusion des données</composante>
<composante>En réalisant des solutions de visualisation spécifiques aux données métier</composante>
<composante>En intervenant à différents niveaux de la chaîne décisionnelle</composante>
<composante>En utilisant des méthodes de développement logiciel</composante>
</composantes_essentielles>
<niveaux>
<niveau ordre="1" libelle="Développer un composant dune solution décisionnelle" annee="BUT2">
<acs>
<ac code="AC24.01SDVCOD">Comprendre le rôle fondamental de lanalyse des besoins et de lexistant dans un projet décisionnel (architecture, visualisation...)</ac>
<ac code="AC24.02SDVCOD">Percevoir les enjeux de lautomatisation et de l&#039;interopérabilité dun ensemble de tâches </ac>
<ac code="AC24.03SDVCOD">Prendre conscience des différences entre outils (logiciels, langages) pour choisir le plus adapté</ac>
<ac code="AC24.04SDVCOD">Comprendre le cycle de vie dun projet informatique</ac>
</acs>
</niveau>
<niveau ordre="2" libelle="Participer au déploiement d&#039;une solution décisionnelle" annee="BUT3">
<acs>
<ac code="AC34.01SDVCOD">Prendre conscience de la nécessité dutiliser des moyens spécifiques pour exploiter les Big Data ou les flux de données</ac>
<ac code="AC34.02SDVCOD">Défendre ses choix de solution par un argumentaire éclairé</ac>
<ac code="AC34.03SDVCOD">Réaliser lintérêt dappliquer les méthodes de développement dans la réalisation dun projet informatique</ac>
<ac code="AC34.04SDVCOD">Apprécier lintérêt de lutilisation dun gestionnaire de versions de code</ac>
</acs>
</niveau>
</niveaux>
</competence>
<competence nom_court="Modéliser"
numero="4"
libelle_long="Modéliser les données dans un cadre statistique"
couleur="c4"
id="9a83300b795cd0bd43ce236c149b486e">
<situations>
<situation>Dans le contexte dune analyse statistique</situation>
<situation>Dans le contexte d&#039;un développement statistique</situation>
</situations>
<composantes_essentielles>
<composante>En choisissant le modèle adapté à la situation</composante>
<composante>En maîtrisant la qualité du modèle</composante>
<composante>En sadaptant aux spécificités (données, enjeux, méthodes) d&#039;un domaine d&#039;application particulier (santé, marketing, assurance, qualité, socio-démographie...)</composante>
<composante>En s&#039;adaptant à la complexité des données (données massives, données mal structurées, flux de données…)</composante>
</composantes_essentielles>
<niveaux>
<niveau ordre="1" libelle="Mettre en œuvre un modèle statistique" annee="BUT2">
<acs>
<ac code="AC24.01SDEMS">Comprendre l&#039;intérêt de planifier le recueil des données</ac>
<ac code="AC24.02SDEMS">Appréhender les difficultés et les limites rencontrées dans la mise en œuvre d&#039;un terrain de collecte</ac>
<ac code="AC24.03SDEMS">Comprendre l&#039;impact du type de données sur le choix de la modélisation à mettre en œuvre</ac>
<ac code="AC24.04SDEMS">Apprécier les limites de validité et les conditions d&#039;application d&#039;un modèle</ac>
<ac code="AC24.05SDEMS">Réaliser l&#039;importance de la mise en œuvre d&#039;une procédure de test statistique pour valider ou non une hypothèse</ac>
</acs>
</niveau>
<niveau ordre="2" libelle="Réaliser l&#039;ensemble de la démarche de modélisation" annee="BUT3">
<acs>
<ac code="AC34.01SDEMS">Comprendre l&#039;intérêt des approches statistiques pour la fiabilisation, la validation, les incertitudes, les imprécisions des données</ac>
<ac code="AC34.02SDEMS">Comprendre l&#039;intérêt de la problématique métier pour réaliser la modélisation</ac>
<ac code="AC34.03SDEMS">Viser la réalisation d&#039;un processus de modélisation dans son ensemble</ac>
<ac code="AC34.04SDEMS">Prendre conscience des différences entre les modèles pour choisir le plus adapté</ac>
<ac code="AC34.05SDEMS">Prendre conscience de la nécessité d&#039;utiliser des moyens spécifiques pour analyser les données massives ou les flux de données</ac>
</acs>
</niveau>
</niveaux>
</competence>
</competences>
<parcours>
<parcour numero="0" libelle="Science des données : visualisation, conception d&#039;outils décisionnels" code="VCOD">
<annee ordre="1">
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</annee>
<annee ordre="2">
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</annee>
<annee ordre="3">
<competence niveau="3" id="fddbf64f2b1e1e93765ba1476025fb16"/>
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</annee>
</parcour>
<parcour numero="0" libelle="Science des données : exploration et modélisation statistique" code="EMS">
<annee ordre="1">
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</annee>
<annee ordre="2">
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<annee ordre="3">
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<competence niveau="2" id="9a83300b795cd0bd43ce236c149b486e"/>
</annee>
</parcour>
</parcours>
</referentiel_competence>