RNCP38760
Item
- Intitulé
- Big Data et management
- N° de fiche
- RNCP38760
- Id fiche
- 25499
- Abrégé
-
DipViGrL
Diplôme visé grade de licence - Etat de la fiche
- Publiée
- Certificateurs
-
83474886500013
AUDENCIA
Actif
26/03/2024
11004401300040
MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE
Actif
26/03/2024
19440100600011
ECOLE CENTRALE DE NANTES
Actif
26/03/2024 - Existance partenaires
- Oui
- Activités visées
- * Analyse de l'environnement et de l'organisation afin d'établir un diagnostic * Participation à la conception de la politique marketing, commerciale, communication des projets * Evaluation de la rentabilité financière des actions et des projets * Création d'une base de données, collecte et préparation des données * Analyse des données pour répondre à un enjeu métier * Déploiement et présentation d'un modèle d'apprentissage automatique auprès des utilisateurs * Communication dans un environnement multiculturel
- Capacités attestés
- -Collecter l'information pertinente -Rédiger le cahier des charges de l'étude - Réaliser des études macro-économiques à l'échelle internationale afin d'identifier les tendances lourdes du secteur d'activité. -Réaliser un diagnostic externe afin de positionner son activité dans son environnement concurrentiel. -Réaliser un diagnostic interne afin d'identifier les forces et faiblesses de son activité. -Etablir un bilan du projet sur ses axes marketing, commerciaux, communication -Concevoir le plan d'actions marketing, commercial, communication -Définir les moyens associés au plan d'actions -Assurer la mise en œuvre du plan d'actions -Assurer le suivi du plan d'actions et déployer des actions correctives le cas échéant. -Effectuer un bilan du plan d'actions conduit dans une logique d'amélioration continue -Analyser un compte de résultat et un bilan. -Identifier les comptes clefs des documents de synthèse -Définir les objectifs de chiffres d'affaires -Construire un budget à partir des objectifs fixés dans les plans d'actions - Equilibrer un budget en proposant des moyens adaptés pour atteindre les objectifs -Elaborer un budget d'investissement pour un projet ou une activité à partir de devis proposés par les fournisseurs -S'exprimer et rédiger de manière fluide et intelligible en langue anglaise, avec un vocabulaire professionnel - S'exprimer et rédiger de façon claire et non ambigüe dans une 2ème langue étrangère -Bien se connaître et identifier ses compétences en lien avec son projet professionnel ainsi que les parcours permettant de le mener à bien -Analyser et appréhender les situations professionnelles et les organisations de manière globale et transversale -Développer une vision prospective de son domaine d'intervention -S'insérer dans une équipe et y travailler en autonomie au service du collectif -Respecter les principes d'éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale -Configurer une base de données -Effectuer des requêtes pour répondre à une problématique métier -Créer un tableau de bord permettant de visualiser et mesurer les résultats obtenus -Réaliser une analyse multi-variée pour comprendre la corrélation entre les variables -Analyser des séries temporelles pour mesurer un phénomène au cours du temps. -Déployer un modèle via une interface de programmation dans le web -Réaliser un tableau de bord afin de présenter son travail de modélisation -Réaliser une note méthodologique afin de communiquer la démarche de modélisation -Identifier les outils du Cloud permettant de disposer d'un environnement Big Data -Analyser et modéliser les données dans un environnement Big Data en utilisant les outils du Cloud -Réaliser des calculs distribués sur des données massives.
- Secteurs d'activité
- Les diplômés s'orientent vers des secteurs d'activités variés et des entreprises de tailles diverses, PME ou multinationales, à la recherche de profils hybrides avec des compétences en gestion et management, et avec des aptitudes avancées dans la collecte, l'analyse et l'utilisation de données au service de la performance de l'entreprise.
- Type d'emploi accessibles
- Data analyst / Data Scientist / Chef de projet big data / Consultant big data / Ingénieur Data / Business développer / Consumer success manager / Chef de Projet MOA IT Supply Chain / Chef de projet Data Marketing / Chef de projet Fintech / Chef de projet Data CRM
- Voie d'accès à la certification après un parcours de formation sous statut d'élève.
-
Oui
Le Président du jury de diplôme est nommé par le Recteur d'académie, chancelier des universités. Le Vice-président qui appartient à un corps d'enseignants-chercheurs ou assimilés. Les Responsables du Programme Des enseignants ayant contribué aux enseignements Des personnalités extérieures choisies en raison de leurs compétences - Voie d'accès à la certification en contrat d'apprentissage.
-
Oui
Le Président du jury de diplôme est nommé par le Recteur d'académie, chancelier des universités. Le Vice-président qui appartient à un corps d'enseignants-chercheurs ou assimilés. Les Responsables du Programme Des enseignants ayant contribué aux enseignements Des personnalités extérieures choisies en raison de leurs compétences - Voie d'accès à la certification après un parcours de formation continue.
-
Oui
Le Président du jury de diplôme est nommé par le Recteur d'académie, chancelier des universités. Le Vice-président qui appartient à un corps d'enseignants-chercheurs ou assimilés. Les Responsables du Programme Des enseignants ayant contribué aux enseignements Des personnalités extérieures choisies en raison de leurs compétences - Voie d'accès à la certification en contrat de professionnalisation.
- Non
- Voie d'accès à la certification par candidature individuelle.
- Non
- Voie d'accès à la certification par expérience.
-
Oui
Le Président du jury de diplôme est nommé par le Recteur d'académie, chancelier des universités. Le Vice-président qui appartient à un corps d'enseignants-chercheurs ou assimilés. Les Responsables du Programme Des enseignants ayant contribué aux enseignements Des personnalités extérieures choisies en raison de leurs compétences - Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie
- Non
- Inscrite au cadre de la Polynésie française
- Non
- Publication du décret de création
-
Arrêté du 10-5-2021 fixant la liste des écoles autorisées à délivrer un diplôme conférant le grade de licence à leurs titulaires - BO n°22 du 03/06/2021 NOR : ESRS2112001A Grade de licence accordé à partir du 01/09/2021 pour une durée de 4 ans
03/06/2021 - Publication du décret
-
Arrêté du 10-5-2021 fixant la liste des écoles autorisées à délivrer un diplôme conférant le grade de licence à leurs titulaires - BO n°22 du 03/06/2021 NOR : ESRS2112001A Grade de licence accordé à partir du 01/09/2021 pour une durée de 4 ans
03/06/2021 - Lien URL de description
- https://bachelors.audencia.com/bba-big-data-management/programme/
- Date de fin d'enregistrement
- 31/08/2025
- Type d'enregistrement
- Enregistrement de droit
- Objectifs et contexte de la certification
- Le Diplôme visé grade de Licence Big Data et management certifie des managers hybrides à forte ouverture internationale avec un haut niveau d'expertise dans toutes les dimensions du management (finance, management, marketing, stratégie), et une capacité avancée dans la collecte, l'analyse et l'utilisation de données au service de la performance de l'entreprise et de la société.
- Actif
- Oui
- Date limite de délivrance
- 31/08/2029
- A comme nomenclature européenne
- Niveau 6
- A comme NSF
- Spécialités plurivalentes des échanges et de la gestion
- Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
- A comme bloc de compétence
- Analyser l'environnement et l'organisation afin d'établir un diagnostic
- Concevoir la politique marketing, commerciale, communication d'un projet
- Définir les budgets et évaluer la rentabilité des actions conduites
- Communiquer dans un environnement multiculturel
- Agir en responsabilité en contexte professionnel, en connaissance de soi, des autres et de son environnement
- Créer une base de données, effectuer des requêtes et réaliser des analyses exploratoires
- Déployer et présenter un modèle d'apprentissage automatique auprès des utilisateurs finaux
- Déployer un modèle d'apprentissage automatique en utilisant les technologies du Big Data
Annotations
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