Programmes d'études
et de formation

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• Centre du savoir sur mesure CESAM
• École de langue française
• Programme de formation médicale
  à Saguenay

Programme court de premier cycle en science des données et intelligence d'affaires

Présentation du programme

Le Programme court de premier cycle en science des données et intelligence d'affaires permet une initiation étendue relative à ce domaine de pointe en formant des personnes informaticiennes sur les niveaux suivants : familiarisation avec les problématiques de la visualisation des données, introduction aux traitements et à l'analyse exploratoire des données, l'apprentissage machine. D'autre part, le programme vise aussi l'acquisition de connaissances de base dans les probabilités et statistiques. L'étudiante ou l'étudiant aura l'opportunité de réaliser un projet intégrateur en science des données, et ce, en enseignement individualisé, accompagné par un professeur qui opère dans ce secteur. Ce programme peut aussi être une excellente porte d'entrée vers d'autres programmes de 1^e cycle en informatique.

Objectifs

Ce programme permet une initiation étendue au domaine de la science des données et intelligence d'affaires et le développement des compétences professionnelles dans ce secteur d'avenir.

Objectifs spécifiques

• Initier à la science des données et à la gestion des bases de données
• Initier à l'intelligence artificielle appliquée aux données
• Initier aux approches statistiques prescriptives et prédictives
• Initier à la visualisation de données
• Réaliser un projet applicatif en science des données

Conditions d'admission

Base Études collégiales (DEC)

Être titulaire d'un diplôme d'études collégiales (DEC) ou l'équivalent;

Base Études universitaires

Avoir réussi quinze (15) crédits de niveau universitaire avec une moyenne cumulative d'au moins 2,3/4,3.

Base Préparation suffisante

Posséder une expérience jugée pertinente et significative dans un domaine connexe ⁽¹⁾. Le candidat qui demande une admission sur cette base doit fournir un curriculum vitæ à jour. Lorsque requis, le candidat pourra être tenu de passer une entrevue pour évaluer ses connaissances. À la suite de l'évaluation, un ou des cours d'appoint pourraient être imposés;

Ou

Être titulaire d'une AEC et posséder une expérience jugée pertinente ⁽²⁾. Le candidat qui demande une admission sur cette base doit fournir un curriculum vitæ à jour. Lorsque requis, le candidat pourra être tenu de passer une entrevue pour évaluer ses connaissances. À la suite de l'évaluation, un ou des cours d'appoint pourraient être imposés.

⁽¹⁾ Expérience pertinente et significative : expérience dans un domaine connexe. Cette expérience doit être d'une durée minimale de trois (3) ans à temps complet et attestée par l'employeur ou la personne responsable de l'organisme par écrit.

⁽²⁾ Expérience pertinente: expérience dans un domaine connexe. Cette expérience doit être d'une durée minimale de deux (2) ans à temps complet et attestée par l'employeur ou la personne responsable de l'organisme par écrit.

Règles relatives au français

Les modalités et les règles qui régissent l'attestation de la maîtrise du français telles que résumées ci-dessous, sont définies dans la Politique et la Procédure relative à la valorisation du français.

Règlement relatif aux exigences liées à l'admission pour les candidats dont la langue maternelle n'est pas le français

Toute candidate ou tout candidat a un programme identifié, dont la langue maternelle n'est pas le français, est tenu de se soumettre au Test de français international (TFI) avant le début de son parcours universitaire à l'UQAC. Il est à noter que les candidates et les candidats en protocole d'échange provenant d'une université partenaire et dont la langue d'enseignement est le français, de même que les candidates et les candidats des Premières Nations sont exemptés de cette obligation.

Également, certaines candidates et certains candidats dont la langue maternelle n'est pas le français peuvent être exemptés de cette obligation lorsqu'ils répondent à l'une ou l'autre des exemptions prévues à la procédure ci-haut.

Règles administratives

L'admission au programme se fait aux trimestres d'automne, d'hiver ou en démarrage par cohorte.

Le programme d'études est offert à temps partiel* et à temps complet selon le trimestre d'admission.

Perspectives professionnelles

Secteurs d'activité dans lesquels les personnes certifiées au terme du programme auront la chance de travailler et de parfaire leurs connaissances acquises lors de leur formation :

• Domaine de la science des données et intelligences d'affaires
• Analyste des données
• Scientifique des données
• Spécialiste en intelligence d'affaires
• Développeur logiciel pour l'industrie 4.0
• Administrateur d'entrepôts de données
• Etc.

Perspectives d'études dans un programme de premier cycle

Pour les étudiantes et étudiants du programme court, il sera possible de poursuivre leur formation au Certificat en science des données et intelligence d'affaires et/ou au Baccalauréat en informatique de la science des données et de l'intelligence d'affaires dans lesquels le programme court pourra être entièrement crédité.

Centre de recherche

Les étudiantes et étudiants pourront travailler avec des membres du corps professoral des différents laboratoires de recherche en intelligence artificielle (LIARA), en informatique formelle (LIF), dans l'une de nos deux chaires du Canada, ainsi que dans les laboratoires de Cybersécurité Desjardins et l'Espace Innovation en science des données.

Structure du programme

Ce programme comprend quinze (15) crédits répartis comme suit:

• 5 cours obligatoires (15 crédits).

Plan de formation

• Sauf indication contraire, les cours comportent 3 crédits.
• Les préalables sont indiqués entre parenthèses à la fin du titre du cours, s’il y a lieu.

Cours obligatoires

Les cinq cours suivants (quinze crédits)

8INF206	Projet
8INF404	Introduction à la science des données et à l'intelligence d'affaires
8INF416	Visualisation de données et interface (8PRO408)
8PRO408	Outils de programmation pour la science des données
8STT117	Probabilité et statistique