Objectifs de la formation
Aujourd'hui, les machines connectées en réseau (ordinateurs, smartphones ou autres...) se comptent en milliards. Les capacités de stockage sont quasi sans limites, et les volumes de données produits augmentent de façon considérable : données scientifiques, médicales, réseaux sociaux, commerce électronique ou encore données collectées par les entreprises (tickets de caisse, enquêtes en ligne...). Stocker, analyser, visualiser ces données, les valoriser, en extraire des connaissances, tels sont les enjeux du Big Data et des Data Sciences, nouveau défi pour les informaticiens statisticiens.
Le data scientist est parfois défini comme « celui qui maîtrise davantage les statistiques que l'informaticien et qui maîtrise davantage l'informatique que le statisticien ». La data science est ainsi à la croisée de différentes disciplines : mathématiques appliquées, statistiques, informatique, business intelligence... En plus de ces compétences disciplinaires, le data scientist doit acquérir une solide connaissance des enjeux métiers et la capacité de dialoguer avec les différents métiers de l’entreprise. Ses missions représentent des enjeux stratégiques pour l'entreprise : détecter dans la donnée, quelle que soit la nature de celle ci, de nouveaux leviers de création de valeur pour l’entreprise.
La formation IS, équilibrée entre informatique, statistique et gestion, forme des ingénieurs capables de répondre à ces nouveaux besoins.