Infos pratique
Niveau d’entrée Bac +3 ou diplôme admis en équivalence
Niveau de sortie Bac+5
Session de rentrée Septembre

BIG DATA

Le Mastère « BIG DATA » apporte aux professionnels une vision transversale et indispensable pour donner du sens aux données provenant de capteurs, d’objets connectés, des médias sociaux et des dispositifs mobiles. Innombrables sources de données qui alimentent en continu des masses de données centrales à de nombreuses activités de notre société. Ce domaine est devenu aujourd’hui crucial pour toutes les organisations.

Le Mastère « BIG DATA » a pour objectif d'apporter une formation approfondie sur la manière de concevoir, d’optimiser et d’implémenter des systèmes complexes, mettant en œuvre les technologies les plus récentes dans les domaines du « BIG DATA » et de la fouille de données, intégrant des compétences en informatique (systèmes complexes et programmation de haut niveau), en mathématiques appliquées, en humanités numériques et en industries de la langue.


Conditions d’accès :

  • Accès au M1 : Etudiants titulaires de licences fondamentales ou appliquées en Sciences et Techniques ; en Mathématiques ; et 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 l’étude du dossier par la commission du mastère.
  • Un bon niveau en langue (arabe, français et anglais).
  • Des connaissances approfondies en informatique.


Pour qui ?

Le candidat doit avoir pour vocation le service d’autrui et justifier de qualités importantes telles que :

  • Avoir le sens de l’écoute ;
  • Avoir le sens de l’analyse et des facultés d’adaptation ;
  • Avoir des capacités managériales afin de motiver ses équipes ;
  • Être organisé et rigoureux
 

Perspectives Académiques et professionnelles du Parcours

Débouchés académiques

A la fin du M1, les étudiants les plus distingués auront la possibilité de postuler pour entrer dans des écoles d’ingénieurs. A la fin du parcours, les étudiants les plus distingués auront la possibilité de postuler pour s’inscrire en thèse de doctorat.

Débouchés professionnels

Les étudiants diplômés de ce mastère professionnel occupent une grande variété d'emplois :

  • Directeurs de projets en Informatique.
  • Concepteurs d’outils et d’architectures logiciels spécialisés sur le traitement de grandes quantités de données.
  • Expert Hadoop et MapReduce
  • Analyste Big Data
  • Data Scientist ou Architecte (Data Architect)
  • Data Miner
  • Business Analytics Consultant
  • Business Intelligence Expert
  • Ingénieurs de recherche et développement en fouille de données et extraction des connaissances.
  • Consultants dans des secteurs de pointe à fort contenu informationnel : Télécommunications, Energie, Agro-alimentaire, Banques, Assurances, Informatique d’applications et de services, Informatique médicale, Aéronautique, Automobile.

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 1
  • Programmation Orientée Objet JAVA
  • Traitement Analytique des Bases de Données (SAS)
  • Culture d'Entreprises

Semestre 2

  • Machine Learning 1
  • Fouille de données
  • Atelier Fouille de Données et Machine Learning
  • Traitement du Big Data Avancé (langage d’interrogation : Pig & hive)
  • Modélisation des Systèmes pour le Big Data
  • Systèmes Répartis pour le Big Data
  • Système d’Information Décisionnel
  • Anglais 2
  • Technique de Communication 2
  • Visualisation des Données Massives
  • Processus Agile Unifié de Développement
  • Création d'Entreprises

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 (Spark, Storm, Flink, Samza, S4)
  • Analyse et Programmation avec Python
  • Anglais 3
  • Gestion des Entreprises
  • Architecture Orientée Service
  • Internet Of Things (IoT)
  • Marketing

Semestre 2

  • Projet de fin d'études