Publié le 29 novembre 2021 Mis à jour le 1 juin 2023

Diplôme universitaire Data Analyst (DUDA)

Diplôme universitaire Data Analyst (DUDA)

Résumé

Le diplôme universitaire (DU) Data Analyst est une formation professionnelle visant à former les Data Analysts de demain. Entièrement en distanciel, son rythme flexible est conçu pour s'adapter aux impératifs d'un public d'actifs. En savoir plus

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Détails

Objectifs de la formation

Cette formation vise à former les Data Analysts de demain. Elle s’adresse à des personnes désireuses d'acquérir des compétences qui répondent aux besoins d'un secteur en forte tension sur le marché de l’emploi.

Points forts :  

  • Une formation en effectif réduit axée sur la pratique.
  • Un accompagnement personnalisé en fonction des besoins et projets des apprenants (possibilité de travailler sur les données de votre entreprise). 
  • Une pédagogie qui allie travail en autonomie, échange avec les pairs et mentoring par un enseignant-chercheur, pour un rythme flexible et adapté aux contraintes de chacun.

Publics concernés

  • Actifs cherchant à se spécialiser ou à acquérir de nouvelles compétences (formation compatible avec une activité professionnelle)
  • Publics en reconversion professionnelle ou en recherche d'emploi

Les personnes en situation de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d'étudier ensemble les possibilités de suivre la formation. Plus d'informations sur l'accompagnement du handicap à CY Cergy Paris Université.

Informations clés

Accessible en :
Formation professionnelle continue

Durée : 10 mois

Seconde session 2023 : du 02 mars 2023 au 16 décembre 2023
Calendrier de la session 2023

Lieu de formation :
Distanciel uniquement

Langue d'enseignement :
Français

Prix de la formation :
Financement individuel : 1500€
Financement par un tiers : 2500 €
Non éligible au CPF

Effectif maximal :
  25 apprenants

Présentation

Enjeux


Le Big data, et plus généralement l’analyse de données, occupent une place de plus en plus importante au sein des stratégies de nombreuses organisations. Suivi de performance, analyse des comportements, découvertes de nouvelles opportunités de marché : les applications sont multiples, et intéressent des secteurs variés. Du e-commerce à la finance, en passant par les transports et la santé, les entreprises ont besoin de talents formés à la collecte, au stockage, mais aussi au traitement et à la modélisation des données.

Spécificités


Le diplôme obtenu est un diplôme universitaire (DU) CY Cergy Paris Université. Gage d'une formation d'excellence reconnue sur le marché du travail, un diplôme universitaire ne peut être délivré que par une université française. 

Lieux


100% distanciel

Admission

Pré-requis

Formation(s) requise(s)

  • Maîtrise des bases de Python ou R : les objets, les listes, les fonctions et packages, les boucles for et while, les filtres et opérateurs logiques. Ce qui correspond :  
    • Pour Python, au cours Introduction to Python et aux chapitres 3 et 4 de Intermediate Python sur Datacamp
    • Pour R, au cours Introduction to R et aux chapitres 1 à 3 de Intermediate R du Datacamp
  • Maîtrise suffisante de l'anglais (niveau B1) pour pouvoir comprendre et effectuer des exercices de code en anglais. Aucun niveau d’expression orale n’est requis.
  • L'accès à un ordinateur muni d'un micro et d'une webcam, ainsi que d'une connexion internet suffisante.
Un test de positionnement sera soumis au candidat durant sa procédure d'admission. En cas d'une nécessité d'une remise à niveau, des ressources externes seront proposées, à valider avant inscription au parcours.

Public ciblé

  • Actifs cherchant à se spécialiser ou à acquérir de nouvelles compétences (formation compatible avec une activité professionnelle)
  • Publics en reconversion professionnelle ou en recherche d'emploi

Les personnes en situation de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d'étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.
Plus d'informations sur l'accompagnement du handicap à CY Cergy Paris Université.

Modalités de candidature

  1. Candidature fermée pour 2022/2023 - Prochaine ouverture début 2024
  2. Vous serez informés entre le 25 octobre et le 3 novembre 2022 des résultats de la première pré-sélection sur dossier.
  3. Une fois votre dossier pré-sélectionné, effectuez le test de positionnement (R ou Python au choix) qui vous sera transmis via la plateforme Datacamp*.
  4. Rencontrez individuellement Matthieu Cisel lors d'un entretien en ligne pour mieux vous connaître et vérifier l'adéquation du programme avec vos attentes et vos compétences.
  5. Validez votre dossier de financement et inscrivez-vous administrativement auprès de la gestionnaire pédagogique du DU.
 
Jusqu'au 25 octobre 2022 inclus Réception des candidatures
Du 25 octobre au 3 novembre 2022 Pré-sélection sur dossier
Du 3 au 17 novembre 2022 inclus Test technique sur Datacamp*
Du 17 novembre au 14 décembre 2022 Entretiens avec les candidats ayant validé le test technique
A partir du 14 décembre 2022 Sélection finale et procédure d'inscription

*Un accès temporaire gratuit vous sera fourni par l'université.

Programme

Au cours de cette formation, vous travaillerez à partir des bases d'un langage de programmation (R ou Python) sur la visualisation de données, la maîtrise des tests statistiques et les techniques de base du machine learning et du deep learning.
En plus des compétences techniques, vous serez formé à l’interprétation et à l’analyse critique des données.
À la fin de cette formation, vous aurez acquis le niveau d’autonomie suffisant pour être opérationnel sur un poste de Data Analyst.


 

Blocs de compétences
 

BDC 1 : Collecter, organiser et nettoyer des données
Module 1.1 : Manipulation et pré-traitement de données :
  • Savoir charger et décrire un jeu de données à travers R ou Python 
  • Savoir manipuler une base de données relationnelles (SQL) 
  • Savoir traiter des valeurs manquantes ou aberrantes 
  • Manipuler et représenter la distribution de variables de différents types (continues, binaires, dates, etc.) 
BDC 2 : Réaliser l'analyse exploratoire d'un jeu de données
Module 2.1 : Réduction de dimensionnalité et algorithmes de clustering  :
  • Réaliser une analyse multivariée de variables continues (PCA) ou catégorielles (MCA) 
  • Appliquer une méthode d’apprentissage non supervisé pour partitionner des données (k-means, CAH) 
Module 2.2 : Techniques de visualisation de données 
  • Pouvoir réaliser avec R ou Python les principaux types de graphiques  
  • Savoir identifier quel type de graphique est le plus adapté à une situation donnée 
BDC 3 : Identifier et mettre en œuvre des modèles adaptés à une problématique donnée
Module 3.1 : Introduction aux statistiques 
  • Savoir mettre en œuvre des analyses statistiques simples (Student, ANOVA, Régression logistique) 
  • Identifier les situations pour lesquels des tests non-paramétriques sont requis 
  • Savoir transformer des données pour retomber dans les conditions de validité d’un test 
Module 3.2 : Introduction au Machine Learning
  • Appliquer une méthode d’apprentissage supervisé (forêts aléatoires) pour réaliser une tâche de classification 
  • Utiliser des métriques (AUC, OOB) pour estimer la qualité d’un modèle 
 

BDC 4 : Communiquer sur une analyse de données
Module 4.1 : Initiation à la Business Intelligence 

  • Concevoir le cahier des charges d’un tableau de bord 
  • Maîtriser les différentes fonctionnalités de Power BI pour pouvoir mettre en place un tableau de bord 
Module 4.2 : Rédaction d’un rapport d’analyse 
  • Explorer un jeu de données en autonomie pour mettre en œuvre les différentes techniques maîtrisées 
  • Produire un document en Latex 
  • Structurer de manière logique la restitution des résultats des analyses 
 

Graphique Data Analyst
Graphique Data Analyst

Envie d'un avant-goût des enseignements dispensés dans le cadre de ce diplôme universitaire ? Rendez-vous sur Fun Mooc pour suivre le MOOC "S'initier à la Data Science et à ses enjeux" par Matthieu Cisel

 

Matthieu CISEL
Matthieu CISEL

Le DU Data Analyst est encadré par Matthieu Cisel, enseignant-chercheur responsable pédagogique du Bachelor Data Science by Design, et data analyst de formation. Il a exercé dans plusieurs domaines, consacrant l'essentiel de ses travaux aux Learning Analytics et à l'innovation pédagogique médiée par le numérique.



Marion Lacascade : Gestionnaire pédagogique.

La réalisation d'un stage visant à mettre en application les enseignements suivis dans le cadre du DU est possible. Il s'agit d'un stage optionnel, qui ne permet pas l'obtention d'ECTS.
Le stage doit être réalisé dans le cadre d’une organisation déclarée (entreprise, association, cabinet, etc.) et doit être validé par le responsable de formation. Une convention de stage devra être signée entre l’organisation d’accueil du stage, le participant (stagiaire) et CY Cergy Paris Université.

Compatibilité avec une activité professionnelle

Consultez le calendrier de la formation 2023.

Totalement à distance

La formation repose essentiellement sur la réalisation de projets à partir de jeux de données fournis aux apprenants, ou apportés par ces derniers.
 
Selon le principe de la classe inversée, les apprenants s'autoforment en s'aidant des ressources numériques sélectionnées sur des plateformes numériques dédiées, et avancent sur leurs projets à leur rythme. Ils y consacrent environ 5 heures par semaine en autonomie, et rencontrent l'enseignant les lundis et jeudis de 18h à 19h30 pour faire le point sur l'avancement des analyses.

  • Contrôle continu (sur la base de rapports et de présentations powerpoint)
  • Examen final écrit
En complément de ces évaluations, une assiduité aux enseignements (maximum 6 sessions d'absence tolérées) sera demandée.

Et après ?

Niveau de sortie

Niveau de sortie

Diplôme université niv. form. bac +4

Débouchés professionnels

Métier(s)

  • Data analyst
  • Data miner
  • Chargé / Chargée d'études statistiques
  • Statisticien / Statisticienne

Secteurs d'activité ou type d'emploi

Cette formation permet de vous former au métier de Data Analyst, un métier en plein essor (+ 70 % d’offres entre 2017 et 2019 d’après l’APEC).
À travers la fouille de données, leur analyse statistique et la mise en place de tableaux de bord et modèles statistiques, le.a Data Analyst apporte des éléments pour accompagner la prise de décisions. Assurances, marketing, e-commerce ou encore transports : nombreux sont les secteurs à la recherche de ce type de profil.

Si vous souhaitez poursuivre votre formation, les métiers de Data Scientist, Data Engineer ou Chief Data Officer sont d’autres débouchés possibles.

Inscriptions

Coût de la formation

  • Financement individuel : 1500 € - Non éligible au CPF
  • Financement par un tiers : 2500 €

Modalités d'inscription

Pour plus d'informations : du-data-analyst@cyu.fr

 

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F.A.Q.

Comment candidater au DU Data Analyst ?

Lors de l’ouverture de la procédure d’inscription, un formulaire d’inscription est disponible sur la page du DU sous l'onglet Admission / Candidature. La sélection se fait en plusieurs étapes : 

  • Première sélection sur dossier
  • Test de positionnement en ligne (sur R ou Python, au choix)
  • Entretien individuel avec Matthieu Cisel
J'ai rempli le formulaire de candidature mais je n'ai pas été recontacté.

Notre équipe pédagogique reviendra vers vous dans les délais annoncés sous l'onglet "Candidature" pour vous indiquer si votre candidature a été pré-sélectionnée. Si c'est le cas, vous recevrez ensuite les éléments pour les étapes suivantes : le test technique sur le site Datacamp et l'entretien avec l'enseignant.

Quels sont les pré-requis nécessaires pour candidater à la formation ?

Les pré-requis suivants sont demandés à tout.e candidat.e souhaitant suivre la formation :  

  • Maîtrise des bases de Python ou R : les objets, les listes, les fonctions et packages, les boucles for et while, les filtres et opérateurs logiques. Ce qui correspond :  
    • Pour Python, au cours Introduction to Python et aux chapitres 3 et 4 de Intermediate Python sur Datacamp  
    • Pour R Introduction to R et aux chapitres 1 à 3 de Intermediate R du Datacamp
  • Maîtrise suffisante de l'anglais (niveau B1) pour pouvoir comprendre et effectuer des exercices de code en anglais. Aucun niveau d’expression orale n’est requis.
  • L'accès à un ordinateur muni d'un micro et d'une webcam, ainsi que d'une connexion internet suffisante.
Quels sont les critères de sélection ? 

Différents critères sont pris en compte au moment de la sélection, notamment le projet professionnel et le niveau de code des candidats. Afin de favoriser l’émulation des apprenants, la sélection vise à recruter des profils variés et complémentaires. 

Combien de temps dure la formation ?  

Le DU Data Analyst dure un an, avec des pauses pendant les vacances scolaires.

Quel est le niveau obtenu à l’issue du diplôme universitaire ? 

Le DU Data Analyst a un niveau de sortie Bac +4. Cependant, s’agissant d’un Diplôme d’établissement, il ne garantit pas le passage dans une formation de niveau Bac +5 à l’université. 

Cette formation est-elle compatible avec une activité professionnelle ? 

Le DU Data Analyst est conçu pour être compatible avec une activité professionnelle. Les cours en direct ont lieu deux soirs par semaine (les lundis et les jeudis). Le reste des activités se déroule sur le temps libre de l’apprenant, en fonction de ses contraintes. 

Comment fonctionne le système de classe inversée ? 

En apprentissage “classique”, les enseignements théoriques sont fournis pendant les cours en direct (en présentiel ou à distance), et les exercices sont réalisés en autonomie, en-dehors des cours.  

Dans ce DU, une grande partie des apports théoriques sont à acquérir en autonomie, sur la plateforme Datacamp, grâce à la visualisation de vidéos et la réalisation d’exercices interactifs. Les temps de regroupement sont consacrés d’une part à des éléments qui viennent complémenter le contenu de Datacamp, et d’autre part  aux échanges sur les projets, sous la forme d’un mentorat de groupe. 

Quels sont les outils informatiques nécessaires au suivi du DU ?

Les outils utilisés tout au long de la formation sont : 

  • Datacamp pour le suivi des cours théoriques et des exercices pratiques. Un accès gratuit sera fourni aux apprenants.  
  • Microsoft Teams pour les visioconférences, échanges écrits et rendus des cours. Un accès gratuit sera fourni aux apprenants avec leur adresse mail étudiante.
  • Overleaf pour la rédaction des rapports (même si la suite Office ou équivalent est acceptée pendant les premiers cours)
  • Power BI, pour l’UE dédiée à la Business Intelligence (la licence est fournie par l’établissement)
  • Jupyter pour l’apprentissage du SQL, Python et R (RStudio est une alternative possible à Jupyter pour ceux qui souhaitent travailler sur R)
Merci de veiller à la compatibilité de ces outils avec vos équipements avant le début de la formation.  
La formation est-elle 100% en ligne ? 
Le DU Data Analyst se déroule entièrement en ligne, et ne nécessite pas de se rendre à CY Cergy Paris Université. Ceci est également vrai pour les examens de fin d’année.