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Répertoire national des certifications professionnelles

BUT - Statistique et informatique décisionnelle : Science des données : visualisation, conception d'outils décisionnels

Active

N° de fiche
RNCP35402
Nomenclature du niveau de qualification : Niveau 6
Code(s) NSF :
  • 114 : Mathématiques
  • 326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Formacode(s) :
  • 31014 : informatique décisionnelle
  • 11036 : statistique
Taux d'insertion moyen dans le(s) métier(s) visé(s) à 6 mois : Non renseigné
Date d’échéance de l’enregistrement : 31-08-2026
Nom légal SIRET Nom commercial Site internet
MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR DE LA RECHERCHE ET DE L'INNOVATION 11004401300040 - -
UNIVERSITE DE PERPIGNAN VIA DOMITIA 19660437500010 I.U.T de Perpignan https://iut.univ-perp.fr/
UNIVERSITE DE CAEN NORMANDIE 19141408500016 IUT GRAND OUEST NORMANDIE - Pôle de Caen - Site de Lisieux http://iut-grand-ouest-normandie.unicaen.fr/
UNIVERSITE CLERMONT AUVERGNE 13002806100013 I.U.T. de Clermont-Ferrand - Antenne d'Aurillac https://iut.uca.fr/
UNIVERSITE GRENOBLE ALPES 13002608100013 I.U.T. 2 de Grenoble - site campus universitaire https://iut2.univ-grenoble-alpes.fr/
UNIVERSITE DE BRETAGNE SUD 19561718800600 I.U.T de Vannes https://www.iutvannes.fr/
UNIVERSITE DE LORRAINE 13001550600012 I.U.T de Metz http://iut-metz.univ-lorraine.fr/
UNIVERSITE DE PAU ET DU PAYS DE L'ADOUR 19640251500270 I.U.T des Pays de l'Adour https://iutpa.univ-pau.fr/
UNIVERSITE DE POITIERS 19860856400375 I.U.T. Poitiers https://iutp.univ-poitiers.fr/
UNIVERSITE DE LILLE 13002975400012 IUT C - Roubaix http://iut-c.univ-lille.fr/
AVIGNON UNIVERSITE 19840685200204 I.U.T. d'Avignon https://iut.univ-avignon.fr/
UNIVERSITE LYON 2 A ET L LUMIERE 19691775100014 I.U.T LUMIERE Lyon 2 https://iut.univ-lyon2.fr/
UNIVERSITE PARIS CITE 13002573700011 IUT de Paris - Rives de Seine https://iutparis-seine.u-paris.fr/
Objectifs et contexte de la certification :

Le technicien titulaire d’un BUT STID aide à la prise de décision par ses activités de gestion des données (data management), d’analyse et programmation statistiques et de restitution. Il organise la collecte des données, s’assure de leur qualité, de leur cohérence, de leur sécurité et de leur pérennisation. Il les stocke dans des bases de données structurées, assure leur accessibilité, leur transmissibilité et leur extraction. 

Dans les services d’informatique décisionnelle, les bases de données sont utilisées pour construire des entrepôts (data warehouse) et restituer les informations qui serviront au pilotage de l’entreprise.

Le diplômé STID travaille en mode projet en relation avec un décideur, un service de son entreprise ou un client, pour réaliser une étude statistique. Ensemble, ils en définissent les objectifs et déterminent les données à analyser. Il participe au choix des méthodes statistiques les plus adaptées (de la statistique descriptive à la construction de modèles) et programme les analyses avec des logiciels spécialisés. Il peut être conduit à utiliser les outils professionnels d’extraction de connaissance dans les grands ensembles de données (data mining, bigdata). Il synthétise les résultats et automatise leur production à l’aide d’outils adaptés.Il les valorise via des rapports d’analyse, des présentations synthétiques telles que des tableaux de bord, du reporting, de la datavisualisation ou encore des restitutions orales.

Les quatre activités de base du diplômé sont donc :

1.      contribuer à la conception d’études, d’enquêtes et à la réalisation d’analyses statistiques,
2.      développer des programmes / applications d’analyse statistique et/ou de restitution,
3.      concevoir, réaliser et gérer des bases de données,
4.      contribuer à la conception de solutions d’informatique décisionnelle

L’importance de chacune varie selon les contextes d’exercice 

Activités visées :

Traitement des données à des fins décisionnelles
- Dans le contexte du développement d'un système d'information décisionnel
- Dans le contexte de préparation des données à des fins d'analyse statistique

Analyse statistique des données
- Dans le contexte de programmation d'un outil d'aide à la décision
- Dans le contexte d'un projet d'étude statistique

Valorisation d'une production dans un contexte professionnel
- Dans le contexte du développement d'outils décisionnels
- Dans le contexte d'une étude statistique

Développement d'un outil décisionnel
- Dans le contexte du déploiement d'une solution décisionnelle
- Dans le contexte d'automatisation de reporting et de visualisation

Compétences attestées :

Traiter des données à des fins décisionnelles
- En intervenant à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée (insertion, modification, extraction, suppression)
- En utilisant le modèle de données adapté aux besoins
- En s’inscrivant dans une démarche de documentation des réalisations adaptée au public visé
- En traduisant correctement les demandes métier en programmes, avec le respect du cahier des charges s'il existe
- En écrivant un programme correctement structuré et documenté, respectant les bonnes pratiques
- En identifiant les librairies et langages dédiés

Analyser statistiquement les données
- En tenant compte du contexte de l’étude (économique, socio-démographique, commerciale, clinique...)
- En mettant en évidence les grandes tendances et les informations principales
- En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux attentes du client ou de l’instance décisionnaire
- En identifiant et en mettant en œuvre les techniques adaptées aux données complexes (données massives, données mal structurées, flux de données…)
- En tenant compte du contexte inférentiel (variabilité de l’échantillon)

Valoriser une production dans un contexte professionnel
- En s’adaptant au niveau d’expertise, à la culture et au statut du destinataire
- En s’exprimant correctement, aussi bien en français que dans une langue étrangère à l'oral comme à l'écrit
- En veillant aux aspects éthiques, déontologiques et réglementaires d’utilisation et de diffusion des données
- En interprétant et contextualisant les résultats (citations, vérification des sources, esprit critique)
- En utilisant la forme de restitution adaptée
- En tenant compte des réalités économiques et managériales des entreprises

Développer un outil décisionnel
- En mettant en œuvre une structuration des données adaptée à leurs caractéristiques (type, volume...)
- En assurant la qualité des données et minimisant les biais liés à l’incertitude et l’imprécision dans les sources
- En étant sensible aux aspects éthiques, déontologiques et juridiques d’utilisation et de diffusion des données
- En réalisant des solutions de visualisation spécifiques aux données métier
- En intervenant à différents niveaux de la chaîne décisionnelle
- En utilisant des méthodes de développement logiciel

  Se servir du numérique
- En utilisant les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe

Exploiter les données à des fins d’analyse
- En identifiant, sélectionnant et analysant avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
- En analysant et synthétisant des données en vue de leur exploitation
- En développant une argumentation avec esprit critique

S’exprimer et communiquer à l’écrit et à l’oral
- En se servant aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française
- En communiquant par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, en français et dans au moins une langue étrangère

Agir en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle
- En situant son rôle et sa mission au sein d'une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives.
- En respectant les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.
- En travaillant en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet.
- En analysant ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique.
- En prenant en compte des problématiques liées aux situations de handicap, à l'accessibilité et à la conception universelle.

Se Positionner vis à vis d’un champ professionnel
- En identifiant et situant les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder
- En caractérisant et valorisant son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte
- En identifiant le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs

Modalités d'évaluation :

Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)  


N° et intitulé du bloc Liste de compétences Modalités d'évaluation
RNCP35402BC01

Traiter des données à des fins décisionnelles

Correctement interpréter et prendre en compte le besoin du commanditaire ou du client

Respecter les formalismes de notation

Connaître la syntaxe des langages et savoir l’utiliser

Mesurer l’importance de maîtriser la structure des données à exploiter

Comprendre les structures algorithmiques de base et leur contexte d’usage

Prendre conscience de l’intérêt de la programmation

Comprendre l’organisation des données de l’entreprise

Réaliser le rôle central et spécifique de l'entrepôt de données dans la chaine décisionnelle

Identifier et résoudre les problèmes d’intégration de sources complémentaires et hétérogènes

Comprendre la nécessité de tester, corriger et documenter un programme

Apprécier l’intérêt de briques logicielles existantes et savoir les utiliser 

Identifier les solutions technologiques permettant la collecte et la diffusion de données 

Comprendre les spécificités des données complexes et de leur exploitation

Savoir mener une veille technologique

Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)  

RNCP35402BC02

Analyser statistiquement les données

Réaliser que les sources de données ont des caractéristiques propres à considérer (variation, précision, mise à jour...)

Comprendre qu’une analyse correcte ne peut émaner que de données propres et préparées

Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour décrire une variable statistique

Comprendre l’intérêt des synthèses numériques et graphiques pour mettre en évidence des liaisons entre variables.

Comprendre l'intérêt de l’utilisation d’un modèle probabiliste

Appréhender la notion de fluctuation d'échantillonnage, notamment à l’aide de simulations probabilistes

Prendre conscience de la différence entre modélisation statistique et analyse exploratoire

Saisir la spécificité de l’analyse des données temporelles

Comprendre l’intérêt des analyses multivariées pour synthétiser et résumer l’information portée par plusieurs variables

Appréhender l’idée de confronter une hypothèse avec la réalité pour prendre une décision

Apprécier les limites de validité et les conditions d’application d’une analyse

Prendre conscience des différences entre des outils statistiques pour choisir le plus adapté

Saisir l’importance de la mise en œuvre de méthodes  adaptées à des domaines et des données spécifiques (Marketing, Biostatistique, Statistique spatiale, Gestion …)

Prendre conscience des limites des méthodes classiques pour l’analyse des données complexes (données massives, données mal structurées…)

Comprendre les mécanismes de bases de l’intelligence artificielle (apprentissage statistique supervisé, échantillons d'apprentissage et échantillons de test…)

Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)  

RNCP35402BC03

Valoriser une production dans un contexte professionnel

Prendre connaissance des biais rencontrés dans la mise en place d’une enquête

Identifier l’importance de contextualiser ses données

Mesurer l’importance de mettre en évidence des résultats clés par l’utilisation d’indicateurs pertinents

Lors de la restitution des résultats, mesurer l’importance d’expliciter également la démarche suivie

Comprendre les intérêts de la data visualisation et de l’infographie

Mesurer l’importance d’une expression précise et nuancée dans la communication en français et dans une langue étrangère des résultats

Saisir l’intérêt de mobiliser de manière proactive des ressources métiers liées à l'environnement (y compris économique, international…)

Savoir défendre ses choix d’analyses

Saisir la nécessité de choisir des indicateurs pertinents pour communiquer sur les résultats

Prendre conscience de la rigueur requise dans ses productions et dans la communication à leur propos

Comprendre les enjeux des relations en milieu professionnel adaptées à l’interlocuteur et à sa culture

Savoir transformer la donnée pour la mettre en conformité avec des normes (anonymisation, normalisation)

Mesurer l'impact d'un respect de la législation en terme de droit des données

Identifier les clés d'une bonne communication (procédure et techniques utilisées)

Mesurer l'importance de comprendre et de répondre à l'ensemble des problématiques posées

Être force de proposition 

Prendre conscience de la nécessité d'intégrer la vision de l'interlocuteur (transversalité, international, multiculture, niveau d'expertise...)

Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)  

RNCP35402BC04

Développer un outil décisionnel

Comprendre le rôle fondamental de l’analyse des besoins et de l’existant dans un projet décisionnel (architecture, visualisation...)

Percevoir les enjeux de l’automatisation et de l'interopérabilité d’un ensemble de tâches 

Prendre conscience des différences entre outils (logiciels, langages) pour choisir le plus adapté

Comprendre le cycle de vie d’un projet informatique

Prendre conscience de la nécessité d’utiliser des moyens spécifiques pour exploiter les Big Data ou les flux de données

Défendre ses choix de solution par un argumentaire éclairé

Réaliser l’intérêt d’appliquer les méthodes de développement dans la réalisation d’un projet informatique

Apprécier l’intérêt de l’utilisation d’un gestionnaire de versions de code

 Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d’équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)   

RNCP35402BC05

Usages des outils numériques

Utiliser les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe. 

Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises 

RNCP35402BC06

Exploitation de données à des fins d’analyse

Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation.
Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation. Développer une argumentation avec esprit critique. 

Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises 

RNCP35402BC07

Expression et communication écrites et orales

Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française.
Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, dans au moins une langue étrangère.     

Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises 

RNCP35402BC08

Action en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle

Situer son rôle et sa mission au sein d’une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives
Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale
Travailler en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet
Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique
Prendre en compte des problématiques liées aux situations de handicap, à l'accessibilité et à la conception universelle. 

Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises 

RNCP35402BC09

Positionnement vis à vis d’un champ professionnel

Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis et la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder
Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte
Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs     

Contrôle continu intégral mobilisant notamment des mises en situation professionnelle à partir desquelles est demandée une démarche autoréflexive et de démonstration des compétences acquises     

Description des modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par équivalence :

L’intégralité de la certification s’obtient par la validation de tous les blocs de compétences.  

Secteurs d’activités :

Le diplômé STID peut exercer dans tous les secteurs d’activité ; aussi bien dans les entreprises que dans les administrations ou les associations. 

Quelques domaines d’applications parmi les plus significatifs :

- commerce : marketing et gestion de la relation client (sociétés d’études de marché, grande distribution, banques et assurances, télécommunications, SSII,...)
- santé : essais cliniques, études épidémiologiques, veille sanitaire, traitement de l’information médicale, économie de la santé (industrie pharmaceutique, recherche biomédicale, hôpitaux, organismes de santé publique, ...)
- industrie : contrôle de qualité, fiabilité, études en recherche et développement (aéronautique, automobile, agroalimentaire,énergie,...)
- services publics ou semi-publics : études socioéconomiques, gestion territoriale, aménagement du territoire, gestion des ressources, environnement (collectivités territoriales, directions régionales, observatoires de la santé, de l’économie, du tourisme,...)
- Animateur ou assistant qualité ; Technicien qualité

Les emplois proposés par les entreprises correspondent à quatre profils de métier ou activités principales : chargé d’études statistiques,développeur statistique, data manager, chargé d’études décisionnelles – développeur décisionnel. 

Fréquemment, les entreprises proposent des emplois combinant plusieurs métiers, par exemple chargé d’études statistiques / data manager.

La Statistique et l’Informatique décisionnelle sont des spécialités utiles dans presque tous les secteurs d’activité 

Type d'emplois accessibles :

Data analyst
Développeur décisionnel/BI
Chargé d’analyse et de reporting
Data-manager
Gestionnaire de données
Chef de projet AMOA
Analyste décisionnel
Développeur BigData
Consultant décisionnel/BI

Code(s) ROME :
  • M1403 - Études et prospectives socio-économiques
  • M1401 - Conduite d''enquêtes
  • M1801 - Administration de systèmes d''information
  • M1805 - Études et développement informatique
  • M1806 - Conseil et maîtrise d''ouvrage en systèmes d''information
Références juridiques des règlementations d’activité :


Le cas échéant, prérequis à la validation des compétences :




Validité des composantes acquises :
Voie d’accès à la certification Oui Non Composition des jurys
Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant X

Jury présidé par le directeur de l'IUT et comprenant les chefs de départements, pour au moins la moitié des enseignants-chercheurs et enseignants, et pour au moins un quart et au plus la moitié de professionnels en relation étroite avec la spécialité concernée, choisies dans les conditions prévues à l'article L. 612-1 du code de l'éducation.  

Après un parcours de formation continue X

Jury présidé par le directeur de l'IUT et comprenant les chefs de départements, pour au moins la moitié des enseignants-chercheurs et enseignants, et pour au moins un quart et au plus la moitié de professionnels en relation étroite avec la spécialité concernée, choisies dans les conditions prévues à l'article L. 612-1 du code de l'éducation 

En contrat de professionnalisation X

Jury présidé par le directeur de l'IUT et comprenant les chefs de départements, pour au moins la moitié des enseignants-chercheurs et enseignants, et pour au moins un quart et au plus la moitié de professionnels en relation étroite avec la spécialité concernée, choisies dans les conditions prévues à l'article L. 612-1 du code de l'éducation.  

Par candidature individuelle X -
Par expérience X

Jury présidé par le directeur de l'IUT et comprenant les chefs de départements, pour au moins la moitié des enseignants-chercheurs et enseignants, et pour au moins un quart et au plus la moitié de professionnels en relation étroite avec la spécialité concernée, choisies dans les conditions prévues à l'article L. 613-4 du code de l'éducation.  

En contrat d’apprentissage X

Jury présidé par le directeur de l'IUT et comprenant les chefs de départements, pour au moins la moitié des enseignants-chercheurs et enseignants, et pour au moins un quart et au plus la moitié de professionnels en relation étroite avec la spécialité concernée, choisies dans les conditions prévues à l'article L. 612-1 du code de l'éducation.  

Oui Non
Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie X
Inscrite au cadre de la Polynésie française X
Lien avec d’autres certifications professionnelles, certifications ou habilitations : Oui
Certifications professionnelles, certifications ou habilitations en équivalence au niveau européen ou international :


Certifications professionnelles enregistrées au RNCP en équivalence :
N° de la fiche Intitulé de la certification professionnelle reconnue en équivalence Nature de l’équivalence (totale, partielle)
RNCP20650

DUT Statistique et Informatique Décisionnelle

partielle

Liens avec des certifications et habilitations enregistrées au Répertoire spécifique :


Référence des arrêtés et décisions publiés au Journal Officiel ou au Bulletin Officiel (enregistrement au RNCP, création diplôme, accréditation…) :

Date du JO / BO Référence au JO / BO
12-12-2019

Arrêté du 6 décembre 2019 portant réforme de la licence professionnelle

Date d'effet de la certification 01-09-2021
Date d'échéance de l'enregistrement 31-08-2026
Statistiques :
Lien internet vers le descriptif de la certification :

Le certificateur n'habilite aucun organisme préparant à la certification

Référentiel d’activité, de compétences et d’évaluation :

Référentiel d’activité, de compétences et d’évaluation
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