Infos pratique
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Niveau de sortie Bac+5
Session de rentrée Septembre

BIG DATA

Innombrables sources de données alimentent en continu des masses de données importants pour les activités de notre société. Le « 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. Ce domaine est devenu aujourd’hui crucial pour toutes les organisations.

Comment développer vos compétences Big Data?

C'est en effet la question la plus pertinente lorsque vous envisagez de devenir un professionnel du Big Data.

Le Mastère « BIG DATA » a pour objectif d'apporter une formation approfondie sur la manière de concevoir, optimiser et implémenter des systèmes complexes. Ceci en mettant en œuvre les technologies les plus récentes dans les domaines du « BIG DATA » et de la fouille de données. Le candidat doit optimiser ses 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 d’une licence fondamentale ou appliquée en : Sciences et Techniques, Mathématiques ou Informatique.
  • Accès au M2 : Etudiants de L’Ecole Centrale Supérieure Privée d’informatique et de télécommunication 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 de leurs dossiers par la commission du mastère.

Pour qui ?

Les outils de données volumineuses effectuent essentiellement une analyse afin de tirer des informations importantes d’un grand lot de données. Être familiarisé avec le domaine métier peut vous aider à comprendre les données pour lesquelles l'analyse est effectuée. L'apprentissage des outils d'analyse peut vous aider à développer vos compétences en visualisation et en analyse de données. D’autres compétences connexes sont aussi indispensables :

  • Une créativité et une imagination : es professionnels BIG DATA doivent avoir la capacité d'interpréter les données en les visualisant.
  • Maitriser l’anglais et le français : il existe de nombreuses technologies open source écrites dans d'autres langues.
  • Aimer la technologie et l’innovation : étant donné que la technologie évolue très rapidement, l'interaction les nouvelles technologies s’impose.
 

Perspectives Académiques et professionnelles du Parcours

Débouchés académiques

Ceux qui obtiendront un M1 seront sélectionnés pour accéder aux écoles ingénieurs. A la fin du parcours, les étudiants les plus doués pourront s’inscrire en thèse de doctorat.

Débouchés professionnels

Plusieurs entreprises et organisations recherchent des employés capables de travailler sur ces technologies pour gérer et analyser efficacement ces données. En ayant obtenu un Mastère en BIG DATA vous pouvez décrocher l’un de ces postes :

  • 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