Crédits ECTS
5
Volume horaire
33 h
Programme d'études
| Programme | Bloc | Caractère |
|---|---|---|
| IE-Bachelier de spécialisation en business data analysis | 1 | Obligatoire |
Prérequis
Co-requis
Implantation
Département économique de Namur
Directeur de département du domaine
Benoît Dujardin
Responsable de l'UE
Arnaud GUILLAUME
Enseignants intervenants
L'unité d'enseignement fait partie du programme, B1.
Elle contribue au profil d'enseignement du Bachelier de spécialisation en Business Data Analysis.
Acquis d’apprentissage spécifiques de cette UE
Face à une situation issue de la vie professionnelle courante, à partir de documents dont certains rédigés en langue anglaise, dans le respect des règles et usages de la langue française, l’étudiant sera capable de :
• présenter une problématique abordée dans le texte et poser une question de départ ;
• proposer une hypothèse de travail dans au moins un des domaines suivants : économie, informatique, technique, secteur public ;
• répondre et défendre de manière claire, concise et argumentée aux questions qui lui seront posées ;
• mettre en œuvre de manière adéquate les fonctionnalités d’une base de données tabulaire ;
• appréhender la gestion de bases de données et les technologies associées.
En disposant d’une station informatique opérationnelle, face à une problématique professionnelle liée à l’exploitation et au traitement de données, proposée et/ou approuvée par le chargé de cours, l’étudiant sera capable de :
• mettre en œuvre une méthodologie de gestion de projet et participer à l’étude et à la définition des scénarii de solutions en tenant compte des coûts éventuels en termes financiers et de capital humain ;
• élaborer, présenter et défendre un dossier technique reprenant les tenants et aboutissants ainsi que la solution à la situation de départ ; planifier le projet en tenant compte des différentes étapes.
Document annexe à la fiche UE accessible via un lien explicitant en quoi le programme d’études s’inscrit dans une politique de développement durable. Une ou plusieurs UE spécifique(s) pourraient être ciblée(s) dans cette annexe.
Comprendre et appliquer les méthodes et outils de gestion de projet dans le domaine de l’analyse et de la gestion des données, en tenant compte des dimensions humaines, financières, organisationnelles et techniques.
L’humain, en tenir compte, le comprendre
• Méthodes & techniques de gestion de projet : cycle de vie d’un projet, …
• Outils de gestion de projet
• Être critique sur un projet
• Pouvoir défendre un projet & le porter : Business Case
• Risque et qualité
• Cela sert à quoi ?
Syllabus et support de cours disponibles sur Moodle
| Activité d'apprentissage | Support |
|---|---|
| ABIN1005 — Data Analysis | L’étudiant devra disposer d’un portable et d’un accès sur internet. Syllabus pptx ou pdf. |
| Activité d'apprentissage | Heures | Langue d'enseignement | Langue d'évaluation |
|---|---|---|---|
| ABIN1005 — Data Analysis | 33 h | Français | Français |
| Activité d'apprentissage | Méthodes d'enseignement et d'apprentissage |
|---|---|
| ABIN1005 — Data Analysis | Découverte et mise en pratique des différents standards de la gestion et du management de projet. L’approche du cours sera une démarche collaborative et beaucoup de mises en situation prises dans le monde professionnel. Une participation active des étudiants est nécessaire à l’ensemble des cours. En disposant d’une station informatique opérationnelle, en développant des compétences de communication, face à une problématique professionnelle liée à l’exploitation et au traitement de données, proposée et/ou approuvée par le chargé de cours : • recueillir, avec les différentes parties prenantes, les informations nécessaires à la compréhension de la situation de départ et de son contexte ; • préciser les spécifications du cas proposé afin d’établir un dossier technique ; • mettre en œuvre une méthodologie de gestion de projet et participer à l’étude et à la définition des scénarii ; • évaluer le temps de travail et les coûts financiers et de capital humain pour mettre en œuvre le scénario ; • rédiger et justifier le dossier technique ; • planifier le projet ; • proposer une méthodologie de suivi de l’état d’avancement du projet. |
Sans objet : cette unité d'enseignement ne compte qu'une seule activité d'apprentissage.
Évaluation intégrée : non.
L'UE comporte une activité d’apprentissage : Data Analysis (Gestion de projets). La note finale de l’UE repose sur les modalités d’évaluation décrites ci-dessous.
Au sein du programme d'études, lors du calcul de la moyenne, la pondération de l'évaluation de l'unité d'enseignement est effectuée sur base des crédits affectés à cette unité d'enseignement et évalués
| Activité d'apprentissage | Modalités d'évaluation |
|---|---|
| ABIN1005 — Data Analysis | Février - Juin : • Travaux : collaboration, pondération 25 %. • Examens : travail pptx, oral, maîtrise d’outils, pondération 60 %. • Supervision : réflexion, pondération 15 %. Deuxième session : collaboration ; travail pptx, oral, maîtrise d’outils ; réflexion. * Pondération en % par rapport au total. L’examen se déroule en groupe : tous les étudiants devront être présents à l’examen et joueront le rôle d’un CA : 1. maîtrise et présentation d’un outil de gestion de projet ; 2. business case à défendre & à prendre position : pptx, … ; 3. rôle présentateur ; 4. rôle défenseur. Langue d'évaluation : français. L’étudiant doit disposer d’un poste informatique opérationnel et d’un accès à internet (portable personnel). L’examen se déroule en groupe ; la présence de l’ensemble des membres du groupe est requise le jour de l’examen. Chaque étudiant y assume un rôle attribué (présentateur ou défenseur) dans le cadre d’une mise en situation de type conseil d’administration (CA). Support à remettre : dossier technique et présentation (pptx). Deuxième session : mêmes modalités qu’en première session (collaboration ; travail pptx, oral, maîtrise d’outils ; réflexion). |
Une mention sur la fiche informera les étudiants du fait que les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard 6 semaines avant l'évaluation.