Objectifs de la formation

Cette licence vise à former des étudiants capables d’analyser les données massives et les dynamiques décisionnelles des organisations modernes. Elle prépare des profils aptes à évoluer dans un environnement numérique en constante évolution, en leur offrant une compréhension approfondie des systèmes d’information décisionnels, des outils d’analyse de données, et des stratégies data-driven appliquées à la performance des entreprise.

Compétences acquises

  • Une approche combinant fondements théoriques et cas pratiques en analyse de données et systèmes décisionnels.
  • Mise en place de projets appliqués dans les domaines du data mining, de la visualisation de données et de l’aide à la décision.
  • Ouverture vers la poursuite d’études en Master (professionnel ou recherche).
  • Un encadrement par des enseignants universitaires et des professionnels du secteur.
  • Participation possible à des hackathons, séminaires technologiques et simulations d’analyse décisionnelle.

Conditions d'accès

Le parcours est accessible aux titulaires d’un baccalauréat :

  • Sciences économiques et gestion
  • Informatique
  • Mathématiques
  • Sciences expérimentales
  • Technique

L’admission se fait sur étude du dossier.

Débouchés professionnels

Les diplômés de cette licence peuvent accéder à une large gamme de métiers dans les secteurs public, privé ou au sein d’organisations, notamment :

  • Analyste Business Intelligence
  • Data analyst au sein d’entreprises ou d’institutions nationales/internationales
  • Responsable de la stratégie data et reporting
  • Chef de projet en systèmes d’information décisionnels
  • Responsable BI ou chef de projet data
  • Spécialiste en data visualisation et tableaux de bord
  • Consultant en aide à la décision (data-driven)
  • Responsable administration des données et performance
  • Poursuite en recherche académique ou universitaire

Plan d'études

Semestre 1 Semestre 2
Algorithmique et structure de données Algorithmique et structure de données
Systèmes d’exploitation / Systèmes logiques et architecture des ordinateurs Fondements des réseaux / Introduction aux systèmes d’information
Analyse / Statistiques et probabilités Logique mathématique / Algèbre
Principes de gestion / Comptabilité générale Système d’information comptable / Gestion financière
Study skills 1 / Français PRO 1 / Compétences numériques Study skills 2 / Français PRO 2 / Anglais 1
Programmation évènementielle / Logiciels open source (opt.) Digital Business Transformation / Stratégies de résolution de problèmes (opt.)
Semestre 3 Semestre 4 (Parcours Business Intelligence)
Programmation OO / Programmation web I Analyse et fouille de données / Programmation web II
Conception OO des systèmes d’information / Base de données Théorie des graphes et recherche opérationnelle
Statistiques inférentielles / Fondements de l’IA Atelier de génie logiciel (AGL) / Architecture logicielle
Marketing digital / Économie numérique SGBD / Modélisation multidimensionnelle et entrepôt de données
Projet Professionnel personnalisé / Français PRO 3 / Anglais 2 Développement de compétences personnelles et professionnelles / Anglais 3 / Culture Entrepreneuriale 1
Systems and Data Integration / Théorie de graphes et optimisation (opt.) BI and Data Analytics / Analyse du comportement de l’internaute (opt.)
Semestre 5 (Parcours Business Intelligence) Semestre 6 (Parcours Business Intelligence)
Techniques de prévision / Fondements de la théorie de décision Projet fin d’études (PFE)
Introduction au Big Data et Cloud / Développement Mobile
IT Security / Gestion de la technologie de l’information
Conception TB et scoring / Langage de programmation évolué BI
Préparation à la vie professionnelle / Culture Entrepreneuriale 2 / Psychology & Sociology for online media applications
Blockchain / Paiements électroniques (opt.)