Noroff University College

Licence professionnelle d'analyste de données (1 an)

En tant qu'analyste de données, vous serez l'un des professionnels les plus recherchés sur le marché du travail actuel. Votre capacité à aider les chefs d'entreprise à prendre des décisions éclairées à l'aide d'informations pertinentes et actualisées fondées sur des données fera de vous un atout précieux.

Pourquoi étudier le métier d'analyste de données ?

En tant qu'analyste de données, vous pouvez travailler avec de grandes entreprises gérant des données volumineuses ou avec des entreprises plus petites organisant des chiffres de vente. Des opportunités existent dans les domaines de la finance, de la médecine, du marketing et des médias sociaux.

Le programme vous apprend à collecter, organiser et interpréter des données pour répondre à des questions commerciales clés. Vous effectuerez des analyses descriptives et diagnostiques pour comprendre les tendances passées, ainsi que des analyses prédictives et prescriptives pour fournir des informations et recommander des actions pour l'avenir.

Selon le SSB, les analystes de données en Norvège ont un salaire moyen d'environ 875 000 NOK par an.

Programme de deux ans également disponible

Après avoir terminé le programme d'un an d'analyste de données, beaucoup sont prêts à trouver un emploi. Si vous souhaitez acquérir des compétences supplémentaires en matière de bases de données, de services cloud, d'analyse programmatique des données, de big data et d'autres sujets avancés, vous pouvez postuler directement à la deuxième année du programme Data Analyst, d'une durée de deux ans.

AI dans le programme d'études

Comment les outils basés sur l'IA sont-ils utilisés dans le programme Data Analyst ?
Les outils basés sur l'IA sont considérés comme des compléments précieux qui peuvent améliorer et accélérer des tâches telles que l'analyse des données, l'ingénierie des caractéristiques et la construction de modèles. Bien que ces outils permettent des gains d'efficacité significatifs, il est important de comprendre que les résultats générés par l'IA ne sont pas toujours exempts d'erreurs.

En tant qu'analyste de données, les étudiants apprennent à évaluer de manière critique, à affiner et à adapter les idées et les codes générés par l'IA afin de garantir l'exactitude de leurs analyses, la robustesse des modèles et l'optimalité des solutions. L'IA est considérée comme un soutien à leurs connaissances fondamentales, leur permettant de travailler plus efficacement tout en maintenant l'intégrité de leurs résultats.

Comment l'IA est-elle utilisée sur le lieu de travail en tant qu'analyste de données ?
L'IA transforme la façon dont les analystes de données travaillent en automatisant les tâches de routine telles que le prétraitement des données, l'ajustement des modèles et même la génération du code initial des algorithmes, ce qui accélère les flux de travail. Cela permet aux professionnels de se concentrer davantage sur la résolution de problèmes innovants et de relever des défis analytiques complexes.

Toutefois, une solide connaissance de base du domaine reste cruciale, car les résultats générés par l'IA ne sont pas toujours irréprochables. La capacité à évaluer de manière critique, à affiner et à ajuster les solutions basées sur l'IA est essentielle pour garantir l'exactitude, la fiabilité et la précision de l'analyse finale ou du déploiement du modèle.