Concours DataViz : un challenge national pour les DUT STID

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Du 9 mai 2019 - 08h30

Au 9 mai 2019 - 18h00

Concours Dataviz

Un challenge national pour les départements STID à travers la France en partenariat avec ENEDIS

Il s’agit d’un concours proposé aux étudiants STID de France.

Ce concours aura lieu le jeudi 09 mai  à Vannes, mais aussi, simultanément dans les autres départements  STID du réseau des IUT.

Pour ce challenge, trente étudiants vannetais répartis en 10 équipes vont s’affronter. Une seule sera finaliste pour concourir au challenge national.

ENEDIS dépêchera dans chaque ville un spécialiste data pour la journée, qui fournira les données du concours et guidera les étudiants vers la production d’une visualisation des données, à même de mettre en lumière des éléments stratégique pour le client.

L’esprit du concours est d’amener les étudiants à  travailler en groupe dans un temps très limité, sur une problématique métier présentant des enjeux importants pour ENEDIS. Cette année, les étudiants vont plancher sur les statistiques de consommation résidentielle et de production d’énergies renouvelables.

Au-delà de l’enjeu commercial, le département Statistique et Informatique Décisionnelle souhaite montrer que des étudiants de première année sont capables de produire un travail concret, avec une vraie réflexion sur les données.

La meilleure équipe vannetaise sera récompensée dès jeudi 09 mai à 19 h par l’IUT. Les lauréats seront ensuite amenés à affronter les autres équipes dans une finale nationale. Les 3 meilleures équipes à l’échelle nationale se rendront à Paris pour une remise des prix et une visite du service Data d’ENEDIS à La Défense.

 

Vous avez dit Dataviz ? Quelques explications :

« La visualisation de données (Data Visualisation ou encore DataViz) est un terme général qui décrit tout effort visant à aider les personnels à comprendre la signification des données en plaçant celles-ci dans un contexte visuel. Ainsi, un logiciel de visualisation des données permettra de faire ressortir et d’identifier des schémas, des tendances et des corrélations, qui risquaient de passer inaperçus au sein de données textuelles »

Un exemple concret, le travail de nos 3 étudiants lauréats sur Vannes.