Data science et systèmes d'information

Ce cours propose une introduction à la data science appliquée au pilotage de la performance à travers les systèmes d'information. Il vise à familiariser les étudiants avec les méthodes d'analyse de données quantitatives et leur traduction en outils de visualisation et d'aide à la décision. Une large place est accordée à la pratique de Power BI, utilisé comme outil central pour structurer, modéliser et visualiser des données issues de systèmes d'information d'entreprise. Les étudiants apprennent à construire des tableaux de bord pertinents, à interpréter des indicateurs et à formuler des recommandations à partir de données brutes, dans une logique proche des pratiques professionnelles en business intelligence.

• Comprendre les fondements de la data science et son rôle dans les systèmes d'information d'entreprise.
• Maîtriser les méthodes d'analyse de données quantitatives (collecte, nettoyage, structuration).
• Savoir construire des tableaux de bord et des visualisations pertinentes avec Power BI.
• Développer une capacité à interpréter des données pour formuler des recommandations décisionnelles.

Modalités : CCI
SESSION UNIQUE :
Contrôle Continu
• Type : Écrit, Dossier
• Durée : 1h00
• Précisions : Plusieurs rendus et notes pendant le semestre

Régime Dérogatoire
• Type : Dossier
• Durée : 1h00

RATTRAPAGES :
• Type : Dossier
• Durée : 1h00

Utilisation de l'intelligence artificielle :
Aucune

• Modéliser des données issues de systèmes d'information hétérogènes pour les rendre exploitables.
• Construire des tableaux de bord Power BI répondant à une problématique métier donnée.
• Analyser des données quantitatives pour en extraire des indicateurs de performance pertinents.
• Formuler des recommandations décisionnelles à partir de résultats d'analyse de données.

• Microsoft Power BI — Learning Overview (tutoriels guidés officiels) :
  https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/products/power-bi/learning
• Evrard, Y., Pras, B., & Roux, E. (2009). Market : fondements et méthodes des recherches en marketing (4e éd.). Dunod.