Certification professionnelle

Objectifs et contexte de la certification :

Les défis dans le domaine des sciences de la donnée et de leurs applications dans un environnement professionnel transformé par le numérique sont nombreux. L’objectif de cette certification est de répondre à une demande croissante de profils polyvalents, capables de saisir les sciences des données (y compris les modèles basés sur l’Intelligence Artificielle) et les opportunités qu’elles offrent pour créer de la valeur dans le monde des affaires.

L’intégration des enjeux de l’entreprise avec l’analyse de données est relativement récente et se situe dans un contexte influencé par trois facteurs principaux :
- l’apparition du ‘Big Data’ a conduit à l’accumulation de grandes quantités de données, générées par divers canaux, allant des réseaux sociaux aux dispositifs IoT ;
- l’essor de puissantes capacités de calcul, notamment grâce aux technologies cloud, a permis une exploitation plus efficace de ces données à une échelle inédite ;
- le développement récent d’algorithmes performants, tels que les réseaux neuronaux et le Deep Learning, a ouvert de nouvelles perspectives pour l’analyse de données et l’intelligence artificielle.

Ces transformations ont créé un besoin de profils capables de travailler à l’interface entre technologie et business. Les entreprises recherchent des professionnels qui comprennent non seulement le fonctionnement des technologies de données et d’IA, mais aussi leur utilisation pour générer de la valeur, que ce soit par l’optimisation des opérations, l’amélioration de la prise de décision ou la création de nouvelles opportunités commerciales.

Le titre Science de la donnée de Mines Paris – PSL répond à ce double défi. D’une part, le titulaire de la certification maîtrise les outils et techniques d’analyse de données, de gestion de projets et d’IA. D’autre part, il a une bonne compréhension du fonctionnement des entreprises, des enjeux du marché et des tendances sectorielles. Il est donc en mesure de relier les aspects technologiques et organisationnels des stratégies de plus en plus basées sur les données et l’IA.

Dans ce cadre, la certification couvre les deux grands ensembles de compétences nécessaires pour exercer ce métier. D’une part, les compétences en « Affaires et Gestion » permettent aux titulaires de la certification de comprendre le milieu commercial, de développer des stratégies marketing, de les piloter financièrement et de gérer des projets stratégiques. D’autre part, les compétences techniques en analyse de données et en IA leur permettent de manipuler et d’interpréter les données, d’utiliser les outils de gestion de données et d’appliquer l’IA pour atteindre les objectifs commerciaux mentionnés.

Outre son curriculum académique qui adresse ces doubles compétences, le titre Science de la donnée de Mines Paris – PSL instaure dans les ‘business deep dives’ des modules d'apprentissage, animés par une entreprise partenaire et axés sur l'analyse approfondie de cas d’usage réels proposés par ladite entreprise. Ils offrent, au travers de ces cas réels impliquant des jeux de données, un ancrage dans une réalité professionnelle tangible à laquelle l’entreprise en question est confrontée. 

En exposant les étudiants à cette variété de contextes, le titre Science de la donnée de Mines Paris – PSL leur offre une compréhension approfondie des défis et des opportunités liés aux révolutions technologiques qui sont à l’œuvre autour de la data et l’IA.

Le profil formé en titre Science de la donnée de Mines Paris – PSL est encore rare sur le marché de l’emploi, mais la demande est élevée et devrait continuer à croître dans les années à venir. Les titulaires de cette certification seront capables d’accompagner la transformation numérique des entreprises et de les guider dans l’ère de la donnée et de l’IA. 

Activités visées :

- Utilisation sécurisée des outils numériques.
- Création de supports multimédias de qualité professionnelle.
- Mise en œuvre des règles de cybersécurité.
- Analyse et formalisation d’une problématique professionnelle.
- Communication professionnelle écrite et orale en français.
- Communication professionnelle écrite et orale en anglais.
- Réalisation et gestion de missions en entreprise.
- Conduite de projet intégrant une démarche éthique, déontologique et RSE.
- Analyse, nettoyage et visualisation des données avec un langage programmatique : maîtrise des techniques de traitement des données dans le but d’extraire des informations pertinentes de masses de données importantes.
- Communication des résultats des analyses aux parties prenantes et gestion des enjeux éthiques liés à l'IA : création de visualisations claires et adaptées au reporting, en assurant une compréhension des résultats, en particulier s’agissant des implications éthiques de l'IA ou du RGPD le cas échéant.
- Développement de modèles d'apprentissage automatique / IA : conception de modèles prédictifs supervisés, non-supervisés et des modèles d‘IA agentique’.
- Analyse économique et compréhension des dynamiques de marché : analyse des tendances économiques et évaluation de leur impact sur les marchés, compréhension et interprétation des indicateurs économiques clés, comprendre des politiques économiques et de leur influence sur les décisions d'entreprise, compréhension des notions fondamentales de l'économie de l'environnement pour mettre en œuvre des politiques de croissance dite ‘verte’.
- Développement de stratégies produit ou d'entreprise et évaluation des performances : évaluation d’une entreprise donnée pour déterminer ses forces et ses faiblesses par rapport au contexte dans lequel elle évolue et mener le diagnostic de sa santé financière pour identifier des relais de croissance internes et externes, conception des plans stratégiques alignés sur les objectifs de l'entreprise.
- Conception et exécution de stratégies marketing : développement de campagnes marketing innovantes, analyse de leur impact, et adaptation des approches pour maximiser la visibilité et l'engagement client.

Compétences attestées :

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 ;

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 ;

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 ;

Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis de 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 ;

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 ;

Vérifier et analyser la qualité des données pour garantir leur fiabilité et pertinence dans les processus décisionnels ;

Manipuler, transformer et valoriser différentes structures de données complexes avec un langage de programmation ;

Développer des interfaces graphiques interactives qui valorisent les informations extraites des données pour soutenir et faciliter la prise de décision tout en s'assurant que le processus de gestion des données est conforme au RGPD ;

Concevoir et appliquer des algorithmes d'apprentissage supervisé ou non-supervisé pour analyser les données ;

Entraîner et ajuster un modèle d'intelligence artificielle générative, en utilisant le RAG ;

Mettre en œuvre des concepts économiques comme les théories de la croissance et de la consommation sur un secteur donné ;

Étudier les dynamiques de marché et les stratégies concurrentielles ;

Analyser la santé financière d'une organisation et identifier des opportunités d’assainissement et / ou investissement sur la base du diagnostic financier ;

Identifier des opportunités de croissance internes et externes ;

Mettre en œuvre une stratégie marketing sur le modèle du funnel ;

Définir une stratégie CRM basée sur les données.

Modalités d'évaluation :

Les modalités d'évaluation du programme du Bachelor Science de la donnée  de Mines Paris – PSL sont conçues pour refléter les acquis des étudiants dans un cadre dynamique, numérique et ancré dans le monde professionnel. Elles sont professionnalisantes, exigeantes et incluent également des méthodes d’évaluation novatrices, qui entendent refléter les situations professionnelles auxquels les étudiants seront confrontés une fois qu’ils auront intégré la vie active : 
- Mises en situation professionnelle avec accompagnement d’une entreprise partenaire (appelées les ‘Business Deep Dives’) : approfondissement intensif de cas d'entreprises animés par des collaborateurs de l’entreprise partenaire. En groupe de 3 à 4 étudiants, ces derniers mènent des recherches détaillées, analysent des jeux de données complexes ou volumineuses dans le but de formuler une recommandation stratégique. Les résultats des travaux sont présentés à des jurys hybrides composés de personnels de l’équipe pédagogique, ainsi que de l’entreprise.
- Présentations orales : évaluation des compétences en communication, argumentation et capacité de synthèse à travers des présentations et soutenances individuelles ou en groupes.
- Travail en équipe et projets collaboratifs : évaluation de la capacité à collaborer efficacement et à gérer des projets techniquement complexes de manière asynchrone.
- Participation active : évaluation de l'implication pro-active dans les sessions de cours pour développer des compétences en leadership, communication, et dans la capacité à fournir un retour constructif sur une activité pédagogique donnée.

Retour d'expérience continu et évaluation par les pairs : évaluations collaboratives sur des projets spécifiques pour encourager une culture du feedback constructif. Dans le cadre de certaines activités pédagogiques, les étudiants prennent part au jury pour l’évaluation d’un groupe d’étudiants donné, et sont évalués sur leur capacité à évaluer et à formuler un retour critique à leurs pairs.

Ces approches sont conçues pour équiper les étudiants face aux enjeux contemporains du monde professionnel, en privilégiant l’usage d’outils numériques, le travail en équipe, et les retours critiques à 360°.

Une attention particulière est également portée aux étudiants en situation de handicap en ajustant les modalités d’évaluation le cas échéant. Des mesures adaptées, telles que le tiers temps, sont mises en place pour répondre aux besoins spécifiques liés au handicap, avec pour souci de garantir l'égalité des chances dans l'évaluation de tous les étudiants. Ces mesures sont déterminées au cas par cas en fonction du handicap par le Référent Handicap de la formation.