Le but stid, qu’est-ce que c’est exactement ?
Le BUT STID est un diplôme bac+3 proposé dans les IUT. L’idée est simple : rendre la statistique et l’informatique décisionnelle concrètes et utiles. Tu apprends à transformer une question (par exemple « quels clients risquent de partir ? ») en un problème quantifiable, puis à utiliser la bonne méthode (analyse exploratoire, modélisation, segmentation, prévision) pour livrer un résultat exploitable (tableau de bord, rapport argumenté, API ou script automatisé).
La pédagogie repose sur des Situations d’apprentissage et d’évaluation (SAÉ). Concrètement, tu travailles en équipe sur des datasets réalistes, tu écris du code, tu présentes tes conclusions, et tu apprends à raconter une histoire avec les données. C’est technique, mais c’est surtout utile.
Ce que tu vas maîtriser
- statistiques descriptives et inférentielles : indicateurs, tests, plans d’expérience.
- analyse de données : ACP, clustering, régression, modèles de classification.
- programmation pour la data : scripts réutilisables, fonctions propres, notebooks clairs.
- bases de données : modélisation, SQL, requêtes performantes, notions de sécurité.
- dataviz et BI : graphiques lisibles, tableaux de bord, storytelling visuel.
- décision : interprétation, recommandations, limites des modèles, éthique de la donnée.
A qui s’adresse la formation
Le BUT STID vise des bacheliers généraux (avec goût pour les mathématiques) et des bacheliers technologiques motivés (par exemple STI2D ou STMG avec appétence pour les chiffres et l’info). Les élèves de bac pro peuvent réussir avec une remise à niveau en maths et un vrai projet. Si tu as suivi maths, NSI, SI ou SES, tu as déjà des atouts. Le reste, tu l’acquiers avec de la méthode et du travail régulier.
Programme et rythme sur trois ans
Le cursus est découpé en six semestres. Tu alternes cours, TD, TP, SAÉ, projets tutorés, et périodes en entreprise. La première année pose les bases, la deuxième te spécialise selon ton projet, la troisième te professionnalise.
Panorama des semestres
| Semestre | Axes majeurs | Compétences cibles | Livrables typiques |
|---|---|---|---|
| S1 | fondamentaux en stats et programmation | bases du raisonnement statistique, scripts simples, SQL de base | notebooks d’exploration, requêtes SQL, mini-rapport |
| S2 | nettoyage, EDA, dataviz, gestion de données | pipeline de préparation, visualisations claires, documentation | tableau de bord, rapport illustré, guide de données |
| S3 | modélisation supervisée et non supervisée | sélection de modèles, validation, interprétation | modèle reproductible, métriques, recommandations |
| S4 | outils BI, automatisation, industrialisation légère | ETL, requêtes avancées, automatisation de traitements | workflow, script planifié, tableau de bord dynamique |
| S5 | projet de grande ampleur, alternance possible | gestion de projet, communication, responsabilité | rapport pro, soutenance, livrables orientés client |
| S6 | stage long / alternance, mémoire | autonomie, posture pro, éthique de la donnée | mémoire, démonstrateur, preuves d’impact |
Les deux parcours à partir de la deuxième année
À partir de S3, tu choisis un parcours qui colle à ton projet. Les intitulés peuvent varier selon les IUT, mais l’esprit reste similaire.
| Parcours | Objectif | Contenus clés | Projets typiques | Métiers visés |
|---|---|---|---|---|
| science des données : exploration et modélisation statistique | extraire des insights et bâtir des modèles fiables | régressions, classification, séries temporelles, validation croisée | prévision de ventes, scoring client, détection d’anomalies | chargé d’études, data analyst junior, assistant data scientist |
| science des données : visualisation et conception d’outils décisionnels | rendre la donnée actionnable via des outils et des dashboards | ETL, dataviz avancée, modélisation de schémas, notions d’UX | tableaux de bord interactifs, entrepôt thématique, automatisation | bi analyst, concepteur d’outils décisionnels, gestionnaire de bases |
Exemples de saé pour te projeter
- baromètre de satisfaction : nettoyage d’enquêtes, indicateurs, recommandations au service client.
- prévision d’affluence : modèle sur données horaires, marges d’erreur, plan d’actions.
- tableau de bord marketing : KPI, segments, filtres dynamiques, livrable pour la direction.
« La force du BUT STID, c’est de passer des idées aux résultats : un problème, un pipeline, un livrable. Les chiffres guident, tu décides. »
Outils et langages que tu utiliseras au quotidien
Tu n’es pas marié à un seul outil : l’objectif est d’être polyvalent et de choisir la bonne tech selon le besoin.
| Outil / langage | À quoi ça sert | Ce que tu sauras faire |
|---|---|---|
| python | analyse, modélisation, automatisation | nettoyage, features, modèles, notebooks clairs et commentés |
| r | statistiques, dataviz, rapports | analyses reproductibles, graphiques propres, markdown |
| sql | interroger et organiser les bases de données | jointures, agrégations, optimisation simple, vues |
| tableur | suivi rapide, prototypage, reporting | tableaux croisés, formules, check-lists qualité |
| outils bi | dashboards interactifs | modèles de données, mesures, filtres, storytelling visuel |
| git | versionner et collaborer | commits propres, branches, documentation des projets |
Le pipeline de la donnée, étape par étape
- collecte : récupérer des données fiables (export, API, scraping encadré).
- qualité : contrôler formats, doublons, valeurs manquantes, cohérence.
- préparation : nettoyer, transformer, créer des features.
- exploration : comprendre distributions, corrélations, outliers.
- modélisation : choisir, entraîner, valider, éviter le surapprentissage.
- interprétation : expliquer ce que dit (et ne dit pas) le modèle.
- visualisation : présenter clairement, adapter au public.
- déploiement léger : automatiser un script, planifier un job, documenter.
Stages et alternance
Sur trois ans, tu réalises environ vingt semaines de stage (variable selon l’IUT). À partir de la deuxième année, l’alternance est souvent possible. C’est l’occasion de toucher des cas réels et de construire un carnet d’adresses.
- rémunération pendant l’alternance.
- expérience concrète et valorisable.
- responsabilités croissantes, impact mesurable.
- insertion plus rapide à la sortie.
Admission : comment candidater au but stid
L’entrée en première année se fait via Parcoursup. Tu prépares un dossier propre (bulletins, activités), et un projet de formation motivé qui montre ta curiosité pour la data et ton envie de progresser en maths et en code. Des entretiens peuvent être organisés selon les IUT. Une candidature en 2e ou 3e année se fait généralement hors Parcoursup (dossier, tests, entretien).
Procédure d’admission pas à pas
- inscription et vœux sur la plateforme.
- projet motivé qui relie tes cours, tes activités et le BUT STID.
- vérification des pièces et suivi du calendrier.
- réponses des formations, puis choix final.
Attendus qui font mouche
- mathématiques : logique, rigueur, goût pour la résolution de problèmes.
- curiosité informatique : envie de coder, tester, documenter.
- communication : savoir expliquer simplement un résultat statistique.
- organisation : méthode, respect des délais, gestion de versions.
- éthique : respect des données, transparence sur les limites.
Calendrier type de parcoursup
| Période | Étapes | Conseils express |
|---|---|---|
| janvier – mars | vœux et dossier | mets en avant projets perso (scripts, mini-dashboards), précise ton intérêt pour la data. |
| avril | contrôle des pièces | relis, corrige les fautes, sois cohérent avec le programme visé. |
| mai – juillet | propositions et réponses | réagis vite, garde un plan B aligné (droit, éco, info selon profil). |
| fin d’été | inscription | anticipe logement, budget, matériel (ordi fiable, connexion). |
Après le but stid : études ou emploi ? tu choisis
Le diplôme ouvre deux voies solides : l’insertion pro rapide sur des postes orientés data, ou la poursuite d’études pour viser des rôles plus spécialisés.
Poursuites d’études envisageables
- masters universitaires : data science, statistique, MIAGE, BI, économétrie, marketing quanti, biostatistiques.
- écoles d’ingénieurs via concours ou admissions parallèles : par exemple l’ENSAI pour la statistique et l’analyse de l’information, ou l’ISIMA pour l’informatique et la modélisation, selon ton projet.
- certifications techniques ciblées : cloud, outils BI, bases de données.
Débouchés professionnels après le diplôme
- chargé d’études statistiques : analyses, tableaux de bord, recommandations.
- data analyst junior : exploration, indicateurs, modélisation légère.
- assistant data scientist : préparation de données, expériences, métriques.
- analyste programmeur : scripts, automatisation, intégrations data.
- gestionnaire de bases de données : administration, qualité, sécurité.
- chargé d’études marketing : segmentation, A/B tests, veille concurrentielle.
- bi analyst : conception d’outils décisionnels, KPIs, pilotage.
Comment te préparer et réussir dès la rentrée
- révise les bases de maths : probabilités, statistiques, algèbre de base.
- entraîne-toi à coder un peu chaque jour (petits scripts, exercices, katas).
- documente tes projets : README, dataset, objectif, résultats, limites.
- adopte une méthode : to-do, planning, versionnage, sauvegardes.
- pratique la dataviz : choisis le bon graph, évite le superflu, légendes claires.
Exemple d’emploi du temps sur une semaine
| Jour | Matin | Après-midi |
|---|---|---|
| lundi | statistiques (TD) | python pour la data (TP) |
| mardi | bases de données / SQL | SAÉ en binôme (nettoyage, EDA) |
| mercredi | probabilités (CM) | dataviz et BI |
| jeudi | modélisation (régression / classification) | communication écrite / orale |
| vendredi | éco / management pour la décision | projet tutoré / veille |
Livrables concrets à montrer en entretien
- notebook propre avec exploration, modèle, interprétation, et recommandations.
- tableau de bord avec filtres pertinents et définitions des indicateurs.
- script d’automatisation (extraction, nettoyage, export), planifié et documenté.
- schéma de données et quelques requêtes SQL commentées.
- mémo de synthèse de 1 à 2 pages pour un décideur pressé.
Erreurs classiques à éviter
- faire un modèle « boîte noire » sans interprétation.
- multiplier les KPIs sans lien avec l’objectif.
- oublier la qualité des données (doublons, valeurs aberrantes, horodatages).
- ignorer le contexte métier et proposer une solution impossible à appliquer.
- livrer sans documentation ni reproductibilité.
Méthodologie pour un mini-projet data réussi
- problème : formuler une question claire (par ex. : « peut-on prédire l’attrition ? »).
- données : décrire la source, la volumétrie, les limites.
- préparation : pipeline de nettoyage, justification des transformations.
- modèle/indicateurs : choix, métriques, validation.
- restitutions : graphiques lisibles, recommandations actionnables.
- suivi : limites, prochaines étapes, idées d’industrialisation.
Petit glossaire pour parler comme un pro
- EDA : exploration des données pour comprendre structure et anomalies.
- feature : variable construite à partir des données brutes.
- overfitting : modèle trop collé aux données d’entraînement.
- kpi : indicateur clé aligné avec un objectif.
- etl : extraire, transformer, charger les données dans une cible.
Exemples de domaines où le but stid brille
- marketing : segmentation clients, recommandation de produits, prévision de campagnes.
- banque-assurance : scoring de risque, détection de fraude, conformité.
- santé : analyses d’essais, indicateurs qualité, biostatistiques de base.
- transport : optimisation de tournées, séries temporelles d’affluence.
- secteur public : pilotage d’indicateurs, évaluation de politiques.
Check-list de candidature
- je peux expliquer pourquoi le BUT STID correspond à mon profil et mes envies.
- j’ai un exemple de projet (même simple) à montrer.
- mon projet motivé relie mes cours et mes activités à la data.
- je suis prêt à travailler régulièrement et à documenter mes livrables.
