Présentation
Le Diplôme d’université Data analyst s’adresse aux étudiants désireux de se spécialiser dans le domaine professionnel de la Science des données.
Il a pour objectif d’offrir des enseignements théoriques et pratiques sur les méthodes informatiques et statistiques permettant l’analyse de grosses masses de données, et ainsi de former les étudiants au métier d’analyste de données. À ce titre, ce DU répond à la demande du monde professionnel en permettant d’acquérir les compétences requises pour exercer un métier en pleine émergence.
Savoir-faire et compétences
- Acquérir les connaissances de base de la programmation (Python),
- Savoir créer et utiliser une base de données (MySQL),
- Être capable de développer un site web dynamique (HTML, CSS, JavaScript, PHP),
- Maîtriser les outils fondamentaux de la modélisation statistique avec apprentissage du logiciel R.
Contenu de la formation
Le Diplôme d’université Data analyst est organisé sur 1 an sous la forme de 4 unités d’enseignement au choix chaque semestre. Les enseignements sont à choisir parmi les 18 enseignements de Mathématiques/Statistiques/Informatique/Sciences des données de la L2 et de la L3 MIASHS. Le parcours sera construit en concertation avec l’équipe pédagogique en amont de l’inscription définitive pour s’assurer d’un choix cohérent. Outre les prérequis du candidat et ses motivations, les contraintes de compatibilités liées à la progression des modules et aux emplois du temps seront prises en compte. Cette formation associe des cours magistraux présentant les aspects fondamentaux de l’informatique et de la statistique, et des travaux dirigés sur leur mise en pratique pour l’analyse de données.
Exemples de choix possibles :
Pour un salarié travaillant en informatique en entreprise en informatique et souhaitant développer ses compétences en science des données :
- Analyse Exploratoire de Données 2
- Estimation et Tests d'Hypothèses
- Algèbre linéaire 2
- Science des données 3
- Lois de Probabilité et Vecteurs Aléatoires Continus
- Science des données 2
- Modélisation et Méthodes Statistiques
- Science des données 4
Pour un étudiant en master d'économétrie souhaitant acquérir les compétences nécessaires pour une admission en master :
- Programmation objet
- Programmation web
- Science des données 3
- Gestion de projet
- Base de données
- Science des données 2
- Science des données 4
- Insertion professionnelle + stage
Structure des enseignements
- Semestre 1 DU Data analyst
- Liste UE de TS1DDA
- UE 1 DU Data analyst S1
- Liste ECUE de TU1ADDA
4 option(s) au choix parmi 9- Calcul différentiel, optimisation, intégration (3.0 crédits ECTS)
- Analyse Exploratoire de Données 2 (4.0 crédits ECTS)
- Programmation web (4.0 crédits ECTS)
- Estimation et Tests d'Hypothèses (4.0 crédits ECTS)
- Science des données 3 (3.0 crédits ECTS)
- Science des données 1 (3.0 crédits ECTS)
- Gestion de projet (6.0 crédits ECTS)
- Algèbre linéaire 2 (3.0 crédits ECTS)
- Programmation objet (4.0 crédits ECTS)
- Liste ECUE de TU1ADDA
- UE 1 DU Data analyst S1
- Liste UE de TS1DDA
- Semestre 2 DU Data analyst
- Liste UE de TS2DDA
- UE 1 DU Data analyst S2
- Liste ECUE de TU2ADDA
4 option(s) au choix parmi 9- Science des données 4 (3.0 crédits ECTS)
- Lois de Probabilité et vecteurs aléatoires continus (4.0 crédits ECTS)
- Base de données (4.0 crédits ECTS)
- Modélisation et méthodes statistiques (4.0 crédits ECTS)
- Stage (6.0 crédits ECTS)
- Science des données 2 (3.0 crédits ECTS)
- Algèbre bilinéaire (3.0 crédits ECTS)
- Graphes et réseaux (4.0 crédits ECTS)
- Algèbre linéaire 1 (3.0 crédits ECTS)
- Liste ECUE de TU2ADDA
- UE 1 DU Data analyst S2
- Liste UE de TS2DDA
Conditions d'admission
Sont admis les étudiants :
- de niveau L2 ou L3 ou Master
- sur dossier (CV et Lettre de motivation) et entretien
- pour les candidats non francophones, le niveau de français B2 est requis.
Tous les étudiants doivent candidater via le portail Ecandidat accessible depuis la page d'accueil du site internet de l'université. L'accord est soumis à la décision de la commission pédagogique.
Les étudiants internationaux doivent se renseigner sur la procédure spécifique développée sur le site de l’université : International> Études à Montpellier en LMD
Reprise d'études
Vous êtes salarié (du public ou du privé), demandeur d’emploi, travailleur non salarié, profession libérale etc. et vous souhaitez vous inscrire à l’université dans le cadre d’un dispositif de formation continue, contactez le service de l’apprentissage et de la formation continue (SAFCO) : ufr6.fc @ univ-montp3.fr
Public cible
- Tout étudiant en formation Sciences Humaines et Sociales et Arts, lettres, langues ayant des compétences en programmation informatique et/ou en statistique descriptive.
- Personnes en reprise d’études pour compléter leurs connaissances en Science des Données.
Pré-requis obligatoires
- En statistique et en informatique (évaluation des prérequis lors d’un entretien individuel avec les responsables de la formation)
Responsable(s) de la formation
Contact(s) administratif(s)
Bât. B - Bureau 110
Téléphone : 04 67 14 26 96
Bâtiment ATRIUM
Téléphone : 04 67 14 55 62
Site web : SAFCO
Poursuite d'études
Ce DU permet d’envisager une candidature au Master MIASHS de l’Université de Montpellier Paul-Valéry sous réserve d’avoir validé une licence 3.
Finalités professionnelles et débouchés
Métiers liés à l’analyse de données :
- Mener des analyses statistiques,
- Concevoir et mettre en place des bases de données,
- Développement de sites web dynamiques permettant de gérer des données.



