Introduction
Le Mastère « BIG DATA » a pour objectif de former des professionnels capables d’exploiter des données massives : extraire des informations pertinentes pour obtenir un avantage compétitif. Ils maîtrisent les méthodes efficaces de mise en forme, collecte, visualisation et analyse de ces informations. Leurs compétences techniques, scientifiques et transversales font d'eux des vecteurs facilitant la prise de décision.
Condition d’accès :
- Accès au M1 : Etudiants titulaires d’une licence fondamentale ou appliquée en Sciences et Techniques, en Mathématiques ou en Informatique.
- Accès au M2 : Etudiants de L’Ecole Centrale Supérieure Privée d’Informatique et de Télécommunications ayant validé le S1 et S2 du M1 en BIG DATA. Les étudiants ayant validé le M1 d’un mastère équivalent peuvent accéder au M2 après étude de leurs dossiers par la commission du mastère.
Pour qui ?
Le Mastère « Big Data » s’adresse à tous ceux qui souhaitent devenir experts de la science de données disposant d’une vision globale des méthodologies et outils permettant de traiter et exploiter de grands volumes de données structurées et non structurées.
perspectives professionnelles
Le mastère en Big data a pour objectif de former des diplômés capables d’évoluer dans un environnement professionnel où les Data sont un sujet de premier plan. Les diplômés peuvent donc occuper des fonctions liées : à l’analyse de grandes quantités de données, outils de modélisation et d’analyse pour l’extraction de connaissances, systèmes de gestion de bases de données, etc. Ainsi, les titulaires du diplôme de mastère en Big Data peuvent exercer les métiers suivants :
- Analyste de données / Business Intelligence Analyst/ Data Scientist
- Designer/Concepteur d’applications informatiques
- Développeur/Intégrateur d’applications web
- Gestionnaire de comptes clients
- Intégrateur
Programme
1ère année
Semestre 1
- Fondements Mathématiques des Données Scientifiques
- Complexité Algorithmique
- Atelier Statistique avec R
- Introduction au Big Data
- Calcul Parallèle et Distribué
- Base de Données NoSQL
- Système de Gestion des Bases de Données PL_SQL
- Anglais 1
- Technique de communication
- Culture d’entreprises
- Programmation Orientée Objet
- JAVA
- Traitement Analytique des Bases de Données (SAS)
Semestre 2
- Machine Learning 1
- Fouille de données
- Atelier Fouille de Données et Machine Learning
- Traitement du Big Data Avancé
- Modélisation des Systèmes pour le Big Data
- Systèmes Répartis pour le Big Data
- Système d’Information Décisionnel
- Anglais 2
- Personal : Certification Honoris 21st centry Skills)
- Coding et Data Analytic : Certification Honoris 21st centry skills
- Visualisation des Données Massives
- Processus Agile Unifié de Développement
2ème année
Semestre 1
- Machine Learning 2
- Fouille de Données Massives
- Projet Fédérateur Machine Learning
- Traitement Automatique du Langage Naturel
- Environnement Cloud pour le Big Data
- Frameworks Big Data
- Analyse et Programmation avec Python
- Anglais 3
- Entrepreneurship : Certification Honoris 21st centry skills
- Social : Certification Honoris 21st centry Skills
- Architecture Orientée Service
- Certification IBM Big Data
Semestre 2
Projet de Fin d’Etudes
- L’objectif du Projet de Fin d’Etudes (PFE) est de préparer l’insertion professionnelle des étudiants ; c’est un moyen essentiel pour confronter les connaissances acquises durant le cursus universitaire au savoir-faire des entreprises.
- Durant toute la durée du PFE, l’étudiant(e), immergé dans un milieu industriel, est appelé à acquérir une culture d’entreprise et à démontrer qu’il possède aussi bien les compétences techniques et scientifiques particulièrement dans les technologies du Big Data, que les compétences humaines nécessaires pour assurer sa future fonction.
- Le PFE se termine par la rédaction d’un mémoire qui sera soutenu devant un jury de professionnels du domaine de l’IT et d’enseignants académiques
