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RNCP36253

Ingénieur diplômé de l'Ecole polytechnique universitaire de Lille de l'Université de Lille, spécialité Informatique et Mathématiques appliquées

Page France Compétence
Description Au terme de sa certification, l'ingénieur «informatique et statistique» est un spécialiste du traitement de l'information, à double compétence informatique et statistique. Ses compétences en informatique sont celles d'un spécialiste des systèmes d'information: Concevoir, interroger et maintenir des bases de données dans un contexte de données potentiellement massives et hétérogènes (big data) en assurant leur collecte, leur usage distant (cloud) et leur exploitation. Il s'agit de compétences scientifiques et techniques bien sûr mais pas uniquement: les compétences acquises par l'ingénieur lui permettent de veiller à la protection des données et au respect des contraintes légales (règlement général sur la protection des données). Spécifier, concevoir et développer des logiciels nécessaires pour alimenter ces bases de données et interagir avec elles. La réalisation de ces logiciels exige des compétences scientifiques et techniques (en algorithmique et en programmation pour ne citer que les plus fondamentales) mais pas uniquement: la traduction des besoins fonctionnels en cahiers des charges, la vérification que le logiciel réalisé répond à la demande, l'élaboration de sa documentation exigent des compétences qui relèvent de la communication, de la négociation et du savoir être. Organiser et gérer des projets informatiques en équipe. En sortie de diplôme, l'ingénieur «informatique et statistique» a pratiqué au moins un processus classique de développement de projet et dispose de compétences qui lui permettent de s'intégrer aux équipes d'informaticiens. Mais il est également initié aux compétences qui lui permettront, à moyen terme, de diriger ces projets, en respectant les contraintes et en gérant les conflits, les urgences et les priorités. Ses compétences en statistique sont celles d'un spécialiste de l'analyse de données: Décrire, caractériser et analyser des données, par des méthodes statistiques, dans un environnement complexe. D'un point de vue scientifique et technique, l'ingénieur «informatique et statistique» a acquis des compétences qui lui permettent de comprendre la structure des données à analyser afin de choisir la modélisation statistique appropriée et de déterminer si un jeu de données satisfait les hypothèses d'un modèle avant de mettre en œuvre les techniques statistiques classiques. Il dispose aussi des compétences transversales nécessaires à la traduction analytique des problématiques métiers et à la communication des résultats des analyses. Explorer des données afin d'extraire des informations dans un but de prédiction et d'aide à la décision. Les compétences scientifiques sollicitées sur ce sujet sont complémentaires. Certaines relèvent de domaines en plein essor (intelligence artificielle). Les compétences de l'ingénieur «informatique et statistique» lui permettent de mettre en place et interpréter des tests statistiques dans un objectif de prise de décision ou de gestion des risques, de mesurer la capacité prédictive d'un modèle d'apprentissage supervisé, de modéliser des problèmes d'optimisation pour l'aide à la décision et identifier les méthodes efficaces de résolution et de mettre en œuvre une démarche projet en data science. Au delà de ces compétences spécifiques au traitement de l'information, l'ingénieur «informatique et statistique» a bien sûr acquis des compétences informationnelles générales: évaluation critique de l'information et de ses sources, utilisation efficace, éthique et légale de cette information. Il est également capable d'appréhender et de gérer des situations complexes au sein de son cadre socio-économique grâce aux compétences transversales méthodologiques, sociales et personnelles suivantes: Prendre en compte les enjeux de développement durable et de responsabilité sociétale de l'entreprise Travailler en équipe en adoptant une attitude inclusive, notamment envers les personnes porteuses de handicap Développer une pratique réflexive sur son parcours professionnel et les projets mis en œuvre Communiquer et négocier afin d'informer et de convaincre différents interlocuteurs Travailler dans un contexte international en s’exprimant en continu et de façon interactive en langue étrangère et en prenant en compte les spécificités culturelles
Objectif

Aujourd’hui, les machines connectées en réseau (ordinateurs, smartphones… ) se comptent par milliards. Les capacités de stockage n'ont quasiment pas de limites, et les volumes de données produits augmentent de façon considérable. Les entreprises se voient ainsi offrir des opportunités nouvelles, quel que soit leur secteur d’activité. Certaines entreprises s’orientent vers des techniques dites data centric dans l'organisation de leur système d'information, avec constitution d’équipes et/ou mobilisation de compétences techniques dédiées. Les secteurs d'activité les plus porteurs sont la banque, la finance et les assurances mais le poids du secteur pharmaceutique et des biotechnologies est grandissant. Les métiers correspondants (data analyst, data scientist, data engineer) exigent une double compétence en statistique et en développement informatique: un profil rare pour les entreprises. En développement informatique, les métiers tendent à devenir plus complexes avec l'évolution permanente des techniques, des méthodes et des problématiques d'architecture qui concernent à la fois les frameworks de développement logiciel et le stockage des données, dans un contexte croissant de données massives et hétérogènes (big data, cloud). En statistique et en data science, les métiers exigent une capacité à structurer les connaissances et une bonne connaissance des méthodes statistiques classiques. Ils exigent aussi de mettre en œuvre et de créer des algorithmes d'apprentissage automatique (intelligence artificielle, machine learning). Tous ces métiers nécessitent aussi une maîtrise des processus de développement de projets en équipe. Dans tous les cas, les évolutions des métiers sont, à la fois technologiques avec une mise à jour constante des logiciels et des algorithmes à la pointe, et réglementaires, avec l’obligation de respecter de nouvelles lois et des enjeux éthiques importants.

L'objectif de cette certification est de reconnaître des ingénieurs diplômés dans le domaine du traitement de l'information, ayant une double compétence en informatique et en statistique. Les métiers visés en sortie de diplôme sont: ingénieur étude et développement en informatique, data engineer, data scientist, data analyst et statisticien.
Niveau 7 - Savoirs hautement spécialisés
Date de validité 31/08/2024
Domains
  • analyse données
  • Informatique et systèmes d'information
  • génie logiciel
  • Statistique
NSF
  • Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
  • Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données
  • Modèles mathématiques ; Informatique mathématique
  • Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé
GFE
Rome
Nom légal Rôle