Calendrier scolaire 2025-2026

Enseignement régulier

Août
DLMMJVS
 12
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10111213141516
17
18
18 Août 2025
Journée d'accueil des étudiants
19
19 Août 2025
Journée d'accueil des étudiants
20
20 Août 2025
Journée d'accueil des étudiants
212223
24
25
25 Août 2025
Début des cours
2627282930
31 
Septembre
DLMMJVS
 
1
1 Septembre 2025
Jours fériés
23456
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19
19 Septembre 2025
Date limite de désinscription
20
21
22
22 Septembre 2025
Confirmation des présences
23
23 Septembre 2025
Confirmation des présences
24
24 Septembre 2025
Confirmation des présences
25
25 Septembre 2025
Confirmation des présences
26
26 Septembre 2025
Confirmation des présences
27
2829
30
30 Septembre 2025
Jours de réussite éducative
 
Octobre
DLMMJVS
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13
13 Octobre 2025
Jours fériés
14
15
15 Octobre 2025
Horaire du lundi
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Novembre
DLMMJVS
 1
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5
5 Novembre 2025
Date limite d'abandon
6
6 Novembre 2025
Horaire du vendredi
7
7 Novembre 2025
Jours de réussite éducative
8
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30 
Décembre
DLMMJVS
 1234
5
5 Décembre 2025
Jours de réserve
6
7
8
8 Décembre 2025
Épreuves finales communes
9
9 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
10
10 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
11
11 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
12
12 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
13
14
15
15 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
16
16 Décembre 2025
Épreuves finales communes
17
17 Décembre 2025
Épreuve uniforme de français
Épreuves finales communes
18
18 Décembre 2025
Épreuves finales communes
19
19 Décembre 2025
Épreuves finales communes
20
21
22
22 Décembre 2025
Épreuves finales communes
23
23 Décembre 2025
Épreuves finales communes
24
24 Décembre 2025
Jours de réserve
Correction
25
25 Décembre 2025
Jours fériés
26
26 Décembre 2025
Correction
27
27 Décembre 2025
Correction
28
28 Décembre 2025
Correction
29
29 Décembre 2025
Correction
30
30 Décembre 2025
Correction
31
31 Décembre 2025
Correction
 
Janvier
DLMMJVS
 
1
1 Janvier 2026
Jours fériés
23
4
5
5 Janvier 2026
Cours intersession
6
6 Janvier 2026
Cours intersession
7
7 Janvier 2026
Cours intersession
8
8 Janvier 2026
Cours intersession
9
9 Janvier 2026
Cours intersession
10
111213
14
14 Janvier 2026
Journée pédagogique
15
15 Janvier 2026
Journée d'accueil des étudiants
16
16 Janvier 2026
Journée d'accueil des étudiants
17
18
19
19 Janvier 2026
Début des cours
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Février
DLMMJVS
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13
13 Février 2026
Date limite de désinscription
14
15
16
16 Février 2026
Jours de réussite éducative
Confirmation des présences
17
17 Février 2026
Confirmation des présences
18
18 Février 2026
Confirmation des présences
19
19 Février 2026
Confirmation des présences
20
20 Février 2026
Confirmation des présences
21
22232425262728
Mars
DLMMJVS
1
2
2 Mars 2026
Semaine d'encadrement et d'études
3
3 Mars 2026
Semaine d'encadrement et d'études
4
4 Mars 2026
Semaine d'encadrement et d'études
5
5 Mars 2026
Semaine d'encadrement et d'études
6
6 Mars 2026
Semaine d'encadrement et d'études
7
891011121314
15161718192021
2223
24
24 Mars 2026
Jours de réussite éducative
25262728
293031 
Avril
DLMMJVS
 
1
1 Avril 2026
Horaire du vendredi
2
3
3 Avril 2026
Jours fériés
4
5
6
6 Avril 2026
Jours fériés
7
8
8 Avril 2026
Date limite d'abandon
9
9 Avril 2026
Horaire du lundi
1011
12131415161718
1920212223
24
24 Avril 2026
Jours de réussite éducative
25
2627282930 
Mai
DLMMJVS
 12
3456789
10
11
11 Mai 2026
Jours de réserve
12
12 Mai 2026
Épreuves finales communes
13
13 Mai 2026
Épreuves finales communes
Épreuve uniforme de français
14
14 Mai 2026
Horaire du lundi
1516
17
18
18 Mai 2026
Jours fériés
19
19 Mai 2026
Épreuves finales (Horaire réguliers)
20
20 Mai 2026
Épreuves finales (Horaire réguliers)
21
21 Mai 2026
Épreuves finales (Horaire réguliers)
22
22 Mai 2026
Épreuves finales communes
23
23 Mai 2026
Épreuves finales communes
24
24 Mai 2026
Épreuves finales communes
25
25 Mai 2026
Épreuves finales communes
26
26 Mai 2026
Épreuves finales communes
27
27 Mai 2026
Épreuves finales communes
28
28 Mai 2026
Épreuves finales communes
29
29 Mai 2026
Jours de réserve
30
31 

Calendrier scolaire 2025-2026

Formation continue

Août
DLMMJVS
 12
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24
25
25 Août 2025
Début des cours
2627282930
31 
Septembre
DLMMJVS
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14151617181920
21222324252627
282930 
Octobre
DLMMJVS
 1234
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12131415161718
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262728293031 
Novembre
DLMMJVS
 1
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9101112131415
16171819202122
23242526272829
30 
Décembre
DLMMJVS
 123456
78
9
9 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
10
10 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
11
11 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
12
12 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
13
14
15
15 Décembre 2025
Épreuves finales (Horaire réguliers)
16
16 Décembre 2025
Épreuves finales communes
17
17 Décembre 2025
Épreuves finales communes
18
18 Décembre 2025
Épreuves finales communes
19
19 Décembre 2025
Épreuves finales communes
20
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25
25 Décembre 2025
Jours fériés
2627
28293031 
Janvier
DLMMJVS
 
1
1 Janvier 2026
Jours fériés
23
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11121314151617
18192021222324
25262728293031
Février
DLMMJVS
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
Mars
DLMMJVS
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
293031 
Avril
DLMMJVS
 1234
5
6
6 Avril 2026
Jours fériés
7891011
12131415161718
19202122232425
2627282930 
Mai
DLMMJVS
 12
3456789
10111213141516
17
18
18 Mai 2026
Jours fériés
1920212223
24252627282930
31 
Formation continue - LEA.E2
Temps partiel
AEC
À distance
De soir

Spécialiste en intelligence d’affaires et analytique

Le ou la spécialiste en intelligence d’affaires et analytique mesure et fait des suivis des indicateurs de performance pour analyser la situation passée dans une organisation afin de mieux comprendre le présent et planifier son avenir.

Il ou elle propose des changements dans une organisation grâce à l’utilisation de modèles prédictifs qui donnent un aperçu du résultat des changements envisagés pour ainsi améliorer les performances et la rentabilité de celle-ci.

Début des cours
28 janvier 2026

Durée du programme
18 mois (810 heures)

Date limite pour faire une demande d’admission
7 novembre 2025

Vous souhaitez :

  • Analyser les besoins en intelligence d’affaires;
  • Concevoir et mettre en place un modèle de données;
  • Développer un processus d’extraction, transformation et chargement de données;
  • Mettre en place une couche de consommation de données;
  • Optimiser des processus ETL;
  • Appliquer les techniques de sécurisation des données;
  • Concevoir et mettre en place des visualisations;
  • Concevoir et implémenter des techniques d’analyse des données;
  • Déployer des solutions d’intelligence d’affaires.

Ce programme vous permettra de devenir :

  • Développeur ou développeuse ETL;
  • Spécialiste en intelligence d’affaires;
  • Développeur ou développeuse en intelligence d’affaires « BI developer »;
  • Développeur ou développeuse de tableaux de bord;
  • Analyste en intelligence d’affaires « BI analyst »;
  • Professionel ou professionnelle en exploitation et en analyse de données;
  • Développeur ou développeuse en intelligence d’affaires et analytique des données;
  • Conseiller ou conseillère en visualisation de données;
  • Analyste de données;
  • Concepteur ou conceptrice de solutions d’intelligence d’affaires.
Conditions d'admission

Conditions générales d’admission

Études faites au Québec

  • Être titulaire d’un diplôme d’études secondaires (DES) ou d’un diplôme d’études professionnelles (DEP)
  • Avoir réussi les cours préalables requis au programme
    ET
  • Avoir interrompu ses études pendant deux sessions consécutives ou une année scolaire
    OU
  • Être visé par une entente conclue entre le Collège et un employeur ou par un programme gouvernemental
    OU
  • Avoir complété au moins une année d’études postsecondaires échelonnée sur une période d’un an ou plus

Études faites hors du Québec

  • Avoir complété des études équivalentes au DES ou DEP du système scolaire québécois (l’évaluation des études effectuées hors du Québec doit démontrer un niveau d’études suffisant)
    ET
  • Satisfaire à l’une des conditions suivantes :
  • Avoir interrompu ses études pendant deux sessions consécutives ou une année scolaire
    OU
  • Être visé par une entente conclue entre le Collège et un employeur ou par un programme gouvernemental
    OU
  • Avoir complété au moins une année d’études postsecondaires échelonnée sur une période d’un an ou plus

Conditions particulières d’admission

  • Mathématiques séquence Technico-science de la 4e secondaire;
    • ou séquence Sciences naturelles de la 4e secondaire;
    • ou séquence Sciences naturelles de la 5e secondaire;
    • ou séquence Culture, société et technique de la 5e secondaire;
  • Détenir un diplôme ou une attestation d’études collégiales in informatique ou dans un domaine connexe jugé suffisant par le Collège;
    • Détenir un diplôme ou une attestation d’études collégiales avec une expérience de travail en lien avec les données (informatique, finances, marketing, logistique, etc.);
  • Réussir un test de logique de programmation et de bases de données administré par le Collège;
  • Réussir un test de français administré par le Collège;
  • Être classé de niveau intermédiaire en anglais lors d’un test administré par le Collège.
Les avantages
  • Connaître le marché du travail et communiquer efficacement avec différents corps de métier (vulgarisation);
  • Développer ses habiletés et aptitudes pour bien exercer adéquatement ses tâches;
  • Appliquer les compétences acquises dans la formation en milieu de travail à travers un projet de fin d’études;
  • Développer des méthodes de travail efficaces qui respectent le but, les valeurs et la mission de l’entreprise;
  • Développer la curiosité intellectuelle et le sens de l’innovation pour toujours être à jour dans ce champ d’activités en plein évolution.
Le marché du travail

Depuis plusieurs années, le manque de spécialistes en exploitation de la donnée se fait sentir sur le marché de l’emploi et ce, en lien avec la redéfinition des équipes et des rôles reliés à la donnée en entreprise.

L’exploitation des données a fait ses preuves dans l’amélioration des processus décisionnels d’une organisation et est devenue un élément incontournable pour l’amélioration de la productivité et la compétitivité de la grande majorité des entreprises dans différents secteurs.

Grille de cours +
Grille de cours
Étape 1
Analyse des besoins dans un projet d’intelligence d’affaires et analytique
Bases de données pour l’intelligence d’affaires
Techniques de programmation
Étape 2
Conception d’une solution d’intelligence d’affaires
Processus d’extraction, transformation et chargement I (ETL)
Étape 3
Processus d’extraction, transformation et chargement II (ETL)
Statistiques de base
Étape 4
« Implémentation » d’une couche sémantique de données
Techniques de visualisation I
Sécurité et gouvernance de données
Étape 5
Modèles prédictifs et analyse de données
Techniques de visualisation II
Étape 6
Projet de fin d’études (stage)

Événements à venir

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