PU-BSc-IT-BDA-031 | Access India

Bachelor of Science in Information Technology – Big Data Analytics

6 semesters

𝗕.𝗦𝗰. 𝗜𝗧 𝗕𝗶𝗴 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗮̀ 𝗣𝗮𝗿𝘂𝗹 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁𝘆 : 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 𝗺𝗮𝘀𝘀𝗶𝘃𝗲𝘀, 𝗺𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗲𝘁 𝗰𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴
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𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻, 𝗛𝗮𝗱𝗼𝗼𝗽, 𝗦𝗽𝗮𝗿𝗸, 𝗺𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴, 𝗺𝗼𝗱𝗲́𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲, 𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗽𝗿𝗲́𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲, 𝗰𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴, 𝘃𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 : un B.Sc. de 3 à 4 ans pour ceux qui veulent travailler avec des données massives au niveau technique — construire des modèles, traiter des flux de données à grande échelle, et extraire des insights utiles à partir de datasets complexes.
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Notre catalogue Parul propose déjà un BBA Data Analytics. Ce programme est différent, et la différence est réelle.

Le BBA Data Analytics forme des analystes business : Excel avancé, SQL, Power BI — des professionnels qui lisent et interprètent les données pour éclairer des décisions commerciales. Ce B.Sc. IT Big Data Analytics forme des data scientists et des data engineers : Python, machine learning, Hadoop, Spark, cloud — des professionnels qui construisent les modèles, conçoivent les pipelines de données et traitent des volumes qui dépassent ce qu'Excel peut gérer.

Il existe aussi un BTech CSE Big Data Analytics à Parul (≈ 7 lakhs, 4 ans). Ce B.Sc. IT en est une version légèrement moins lourde en mathématiques d'ingénieur et moins coûteuse — mais toujours technique. Il convient aux étudiants qui ont un bagage scientifique solide mais ne souhaitent pas s'engager dans un cursus d'ingénierie de 4 ans.
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Ce programme est proposé par le Parul Institute of Computer Application de Parul University (Waghodiya, Vadodara, Gujarat), accréditée 𝗡𝗔𝗔𝗖 𝗔++.
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𝗟'𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻𝘁𝗶𝗲𝗹 𝗲𝗻 𝘂𝗻 𝗰𝗼𝘂𝗽 𝗱'𝗼𝗲𝗶𝗹
𝗣𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗲 : B.Sc. IT Big Data Analytics (3 ans) / B.Sc. (Hons.) IT Big Data Analytics (4 ans)
𝗗𝘂𝗿𝗲́𝗲 : 3 ans — 6 semestres | 4 ans — 8 semestres (Hons.), plein temps
𝗖𝗼𝗻𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗱'𝗮𝗰𝗰𝗲̀𝘀 : BAC scientifique (Physique, Chimie, Maths) avec l'anglais, minimum 50%. Admission sur mérite scolaire
𝗟𝗶𝗲𝘂 : Parul Institute of Computer Application, Parul University, Waghodiya, Vadodara, Gujarat
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𝗖𝗲 𝗾𝘂𝗲 𝘃𝗼𝘂𝘀 𝗮𝗹𝗹𝗲𝘇 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲
𝗙𝗼𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝘂𝘅 𝗜𝗧 𝗲𝘁 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 :
• 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 𝗮𝘃𝗮𝗻𝗰𝗲́ : NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn — la base opérationnelle du data scientist
• 𝗦𝗤𝗟 𝗲𝘁 𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 : SQL avancé, NoSQL (MongoDB), data warehousing
• 𝗔𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗵𝗺𝗲𝘀 𝗲𝘁 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 : fondamentaux du traitement efficace de données
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𝗚𝗿𝗮𝗻𝗱𝘀 𝘃𝗼𝗹𝘂𝗺𝗲𝘀 𝗲𝘁 𝗶𝗻𝗳𝗿𝗮𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗮 :
• 𝗛𝗮𝗱𝗼𝗼𝗽 𝗲𝘁 𝗠𝗮𝗽𝗥𝗲𝗱𝘂𝗰𝗲 : traitement distribué de données massives sur clusters
• 𝗔𝗽𝗮𝗰𝗵𝗲 𝗦𝗽𝗮𝗿𝗸 : traitement en mémoire, streaming de données en temps réel
• 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴 : AWS (S3, SageMaker), Azure ML, GCP BigQuery — stockage et traitement cloud
• 𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 : ingestion, nettoyage, transformation (ETL), orchestration
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𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗲𝘁 𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 :
• 𝗠𝗼𝗱𝗲́𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 : régression, classification, clustering, séries temporelles
• 𝗔𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗵𝗺𝗲𝘀 𝗠𝗟 : random forests, SVM, gradient boosting, réseaux de neurones — avec scikit-learn et TensorFlow/Keras
• 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗽𝗿𝗲́𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 : modèles de prévision, scoring, détection d'anomalies
• 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗺𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 : patterns, associations, segmentation sur grands volumes
• 𝗡𝗟𝗣 𝗯𝗮𝘀𝗶𝗰𝘀 : traitement du texte, sentiment analysis, classification de documents
• 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 : Matplotlib, Seaborn, Tableau — communiquer les résultats
• 𝗟𝗮𝗯𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲́𝗱𝗶𝗲́𝘀 + projets sur données réelles (datasets publics et partenaires industrie)
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𝗦𝗲𝗰𝘁𝗲𝘂𝗿𝘀 𝗲𝗻 𝗔𝗳𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗱𝗲 𝗹'𝗢𝘂𝗲𝘀𝘁 𝗾𝘂𝗶 𝘁𝗿𝗮𝘃𝗮𝗶𝗹𝗹𝗲𝗻𝘁 𝗮𝘃𝗲𝗰 𝗱𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 𝗺𝗮𝘀𝘀𝗶𝘃𝗲𝘀
Les données massives existent en Afrique de l'Ouest depuis des années — dans les réseaux télécom, les transactions bancaires, les données satellites agricoles, les logs de santé. Ce qui manque, ce sont des professionnels formés à les traiter à l'échelle.

• Télécom (Orange, MTN, Airtel, Moov) : des millions de lignes de données abonnés, billing, réseau — modèles de churn, optimisation réseau, personnalisation offres
• Banques et fintechs (Wave, Ecobank, SGBCI, UBA) : scoring crédit ML, détection de fraude temps réel, segmentation comportementale
• Agriculture et agrotech : données satellites, NDVI, prévision de rendement — FAO, CILSS, startups agrotech utilisent ces outils
• Santé publique : surveillance épidémiologique, big data hospitalier, analyse DHS (Demographic Health Surveys) — OMS, CDC Afrique
• Pétrole et gaz (Total, Shell, ENI) : analyse de données sismiques, optimisation de production, maintenance prédictive
• Smart city et e-gouvernement : gestion du trafic, services publics, données démographiques — Abidjan, Accra, Lagos
• Google, Microsoft, Meta (opérations africaines) : data science appliquée aux marchés locaux
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𝗩𝗼𝘀 𝗱𝗲́𝗯𝗼𝘂𝗰𝗵𝗲́𝘀
• Data scientist junior (banque, télécom, santé, agrotech)
• Data engineer (construction de pipelines, ETL, infrastructures données)
• ML engineer junior (déploiement de modèles en production)
• Analyste de données avancé (statistiques, modèles prédictifs)
• Consultant data science (agences, cabinets)
• Chercheur en sciences des données (M.Sc., thèse, laboratoires)
• Continuation : M.Sc. Data Science / Big Data, MBA Business Analytics, certifications cloud (AWS Data Engineer, GCP Data Analyst, Azure Data Scientist)
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𝗡𝗔𝗔𝗖 𝗔++ — labs data science et environnements cloud dédiés
Python, Hadoop, Spark, TensorFlow, cloud AWS/Azure/GCP — outils standards du marché
Admission sur mérite scientifique, sans concours
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𝗙𝗿𝗮𝗶𝘀 & 𝗯𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 (𝗶𝗻𝗱𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗳𝘀)
• B.Sc. IT Big Data Analytics (3 ans) : ≈ 𝟰,𝟯𝟱 𝗹𝗮𝗸𝗵𝘀 (₹) au total (Collegedunia 2026 — cohérent avec les autres B.Sc. IT Parul)
• B.Sc. (Hons.) (4 ans) : légèrement supérieur — à confirmer avec l'université
• Première année : ≈ 1,45 lakhs (tuition + frais universitaires)
• Hostel : ≈ 79 000 à 90 000 ₹ par an
• Bourses disponibles sur mérite
• ⚠️ Frais variables selon pays d'origine. Écrivez-nous pour le devis exact.
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𝗤𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗳𝗿𝗲́𝗾𝘂𝗲𝗻𝘁𝗲𝘀
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𝗤𝘂𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗲́𝗿𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗮𝘃𝗲𝗰 𝗹𝗲 𝗕𝗕𝗔 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗱𝗲 𝗣𝗮𝗿𝘂𝗹 ?
Le BBA Data Analytics utilise les données pour des décisions business — Power BI, Excel avancé, SQL de base, sans machine learning. Le B.Sc. IT Big Data Analytics construit les systèmes qui produisent et traitent ces données — Python scientifique, Hadoop, Spark, modèles ML. Si vous voulez analyser un rapport de performance marketing : BBA. Si vous voulez construire le modèle de scoring crédit qui tourne derrière une fintech : B.Sc. IT Big Data.
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𝗤𝘂𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗲́𝗿𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗮𝘃𝗲𝗰 𝗹𝗲 𝗕𝗧𝗲𝗰𝗵 𝗖𝗦𝗘 𝗕𝗶𝗴 𝗗𝗮𝘁𝗮 (𝗮𝘂𝘀𝘀𝗶 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗶𝗯𝗹𝗲 𝗮̀ 𝗣𝗮𝗿𝘂𝗹) ?
Le BTech est un diplôme d'ingénieur : 4 ans, mathématiques d'ingénieur, algorithmique avancée, architecture logicielle, et ≈ 7 lakhs. Le B.Sc. IT est un diplôme de sciences appliquées : 3 à 4 ans, moins de maths théoriques, davantage centré sur les outils data science pratiques, ≈ 4,35 lakhs. Pour un étudiant passionné de data science qui veut aller vite et moins loin dans l'ingénierie pure : le B.Sc. IT est une entrée solide à moindre coût.
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𝗙𝗮𝘂𝘁-𝗶𝗹 𝘀𝗮𝘃𝗼𝗶𝗿 𝗰𝗼𝗱𝗲𝗿 𝗮𝘃𝗮𝗻𝘁 𝗱'𝗲𝗻𝘁𝗿𝗲𝗿 ?
Non — le programme enseigne Python depuis les bases. Un BAC scientifique avec de bonnes notes en maths est le prérequis utile, pas une expérience préalable en programmation.
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𝗤𝘂𝗶 𝗽𝗲𝘂𝘁 𝗰𝗮𝗻𝗱𝗶𝗱𝗮𝘁𝗲𝗿 ?
Les titulaires d'un BAC scientifique (Physique, Chimie, Maths) avec l'anglais comme matière, minimum 50%. Admission sur mérite scolaire. Envoyez-nous votre relevé.
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𝗩𝗼𝘁𝗿𝗲 𝗽𝗹𝗮𝗰𝗲 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗵𝗮𝗶𝗻𝗲 𝗿𝗲𝗻𝘁𝗿𝗲́𝗲 𝘀𝗲 𝗱𝗲́𝗰𝗶𝗱𝗲 𝗺𝗮𝗶𝗻𝘁𝗲𝗻𝗮𝗻𝘁
Les données massives sont là en Afrique de l'Ouest — dans les réseaux télécom, les transactions mobile money, les satellites agricoles, les bases de santé publique. Ce qui manque, ce sont des professionnels capables de les traiter à l'échelle et d'en extraire des modèles utiles. Ce B.Sc. à 𝗡𝗔𝗔𝗖 𝗔++, avec Python, Hadoop, Spark et ML dans le curriculum, est une des formations techniques les plus accessibles pour y arriver. Écrivez-nous — réponse rapide, accompagnement complet : dossier, bourse, visa et logement.
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📱 𝗪𝗵𝗮𝘁𝘀𝗔𝗽𝗽 / 𝗔𝗽𝗽𝗲𝗹 : +91 7087 5243 79
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