Description du cours

Intitulé de l'Unité d'Enseignement

Gestion des données

Code de l'Unité d'Enseignement

13UIF20

Année académique

2026 - 2027

Cycle

BAC

Nombre de crédits

Nombre heures

Quadrimestre

Pondération

Site

Anjou

Langue d'enseignement

Français

Enseignant responsable

SATINET Chloé

Objectifs et contribution de l'Unité d'Enseignement au programme

L’unité d’enseignement vise à donner une compréhension globale de la gestion et de la science des données et de son importance dans les organisations et la société ; donner une vue globale de chaque étape du cycle de vie des données ; reconnaitre les opportunités mais également les enjeux organisationnels et sociétaux liés aux données.

À l’issue du cours, les étudiants seront capables d’expliquer ce qu’est la gestion et la science des données et son importance dans les organisations et la société ; expliquer les principales étapes du cycle de vie des données ; utiliser (appliquer) des outils de base pour la structuration, l’analyse et le reporting de données ; reconnaitre (analyser et évaluer) les opportunités mais également les enjeux organisationnels, éthiques et sociétaux liés aux données.

Ce cours vise à développer trois types de compétences : 1) Conceptuelles / théoriques (conceptuelles & factuelles) : expliquer les concepts de base de la gestion et science des données. 2) Techniques / pratiques (procédurales) : utiliser des outils de base pour structurer, analyser et reporter des données. 3) Réflexion critique (méta-cogntives) : reconnaitre les opportunités et risques liés aux données dans les organisations et la société.

Le programme vise à former de futurs gestionnaires en entreprise ; or, la gestion des données est aujourd’hui devenue tout aussi indispensable que la gestion d’autres ressources (humaines, financières, etc.), et ce cours a pour objectif d’y initier les étudiants.

Prérequis et corequis

Aucun prérequis n’est exigé pour suivre cette unité d’enseignement. Toutefois, il est préférable que les étudiants soient familiers avec Excel et le langage de programmation Python.

Description du contenu

Le cours est structuré en 12 séances de 3-4h :
S1 : Introduction au cours, définition de la gestion et de la science des données, et présentation du cycle de vie des données.
S2 : Présentation des étapes de collecte, stockage, gestion, nettoyage et transformation des données (inclus une parenthèse sur la modélisation des exigences en termes de structuration des données).
S3 : Mise en pratique du nettoyage et de la transformation des données avec Excel et Python.
S4 : Nettoyage et transformation (structuration) des données avec Access et SQL.
S5 : Introduction à l’analyse des données et au machine learning ;
S6 : Focus sur la classification en parcourant les étapes principales d’un projet de classification.
S7 : Mise en pratique de l’analyse des données avec Excel et Python.
S8 : Présentation des principes du reporting et du développement d’applications d’intelligence artificielle et de système d’information.
S9 : Mise en pratique du reporting (visualisation des données) avec Excel et Python.
S10 : Reporting (visualisation des données) avec Power BI.
S11 : Construction d’un système d’information basique avec Access et SQL.
S12 : Discussion en rapport avec la conformité aux réglementations data et les enjeux organisationnels et sociétaux liés aux données pour conclure.

Méthodes pédagogiques

Cette unité d’enseignement combine exposés magistraux donnés par l’enseignant et des ateliers de travaux pratiques individuels, ainsi que de l’e-learning.

L’IA générative a été utilisée pour aider à structurer le contenu du cours.

En dehors de l’évaluation, les étudiants peuvent recourir à l’IA comme outil de soutien à leur apprentissage, dans le respect des recommandations institutionnelles. Ils sont invités à en faire un usage raisonné et raisonnable, notamment au regard de son impact environnemental, et à limiter l’introduction de données personnelles ainsi que de contenus appartenant à des tiers, y compris les supports produits par l’enseignant.

Mode d'évaluation

Des tests (avec solutions) sont disponibles sur la plateforme e-learning utilisée pour le cours. Ces tests ne portent que sur une partie de la matière, mais permettent d’avoir une idée des questions qui pourraient être posées lors de l’examen final.

L’évaluation des acquis visés par cette unité d’enseignement se fait par un examen écrit sur papier, combinant questions ouvertes et QCM, en session. Les questions portent sur l’ensemble de la matière vue au cours et combinent des questions de définition et d’explication de concepts théoriques avec des exercices appliqués, tels que la modélisation des données (création d’un schéma relationnel) par rapport à un cas donné.

L’évaluation du cours prend la forme d’un examen écrit ; tout usage d’outils d’IA y est dès lors strictement interdit.

Références bibliographiques

Les étudiants disposent de supports PowerPoint avec les concepts théoriques, de documents Word avec les énoncés d’exercices, de corrigés adaptés aux outils utilisés, ainsi que de capsules vidéo et de documents d’information complémentaires.