Notre association
RASID-UAD (Réseau Alumni Statistique et de l'Informatique Décisionnelle - Université Alioune Diop de Bambey) est une association fondée par des diplômés de la formation Statistique et Informatique Décisionnelle (SID) de l'Université Alioune Diop (UAD), au Sénégal.
Notre association a pour vocation de fédérer les anciens diplômés autour de valeurs communes : la solidarité, le partage de compétences, le réseautage professionnel et l'entraide entre alumni.
Notre mission
Créer un réseau professionnel solide et dynamique entre les anciens diplômés de la formation SID, favoriser l'entraide, accompagner les nouveaux diplômés dans leur insertion professionnelle et contribuer au rayonnement de la formation et de l'UAD.
Notre vision
Devenir le réseau de référence des professionnels de la data et de l'informatique décisionnelle issus de l'UAD, reconnu pour son dynamisme, la qualité de ses membres et son impact sur l'écosystème data au Sénégal et en Afrique.
Nos valeurs
Solidarité
S'entraider entre anciens et nouveaux diplômés pour avancer ensemble.
Partage
Mettre en commun nos expériences et compétences au service de tous.
Réseautage
Créer des connexions professionnelles durables dans les métiers de la data.
Entraide
Accompagner chaque membre dans son parcours professionnel et personnel.
La formation SID
La formation Statistique et Informatique Décisionnelle (SID) de l'Université Alioune Diop de Bambey (UAD) est un parcours de haut niveau (Licence et Master) qui prépare des cadres capables d'analyser, de concevoir et de gérer des projets de statistique et de systèmes d'information décisionnels.
Les diplômés de la formation SID sont formés aux techniques avancées de data engineering, de business intelligence, de statistique appliquée et de gestion de projet décisionnel. Ils occupent des postes clés dans des entreprises et organisations au Sénégal, en Afrique et à l'international.
La formation couvre notamment : les bases de données avancées, l'entreposage de données (data warehousing), l'analyse décisionnelle, les outils ETL, la statistique computationnelle, le machine learning et la visualisation de données.