Mastère Professionnel en Big Data
Informatique et télécommunication
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Mastère(s)

Mastère Professionnel en Big Data

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

  • 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)
  • 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
  • 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

  • Stage en entreprise