Big Data : Analytics avancées pour la décision

⚠️ Attention : cette formation ne semble actuellement plus dispensée ⚠️

Dernière mise à jour : 
20/12/2019
Mastère spécialisé
Scolarité : 
10500
 € par an
Ce Mastère Spécialisé vous formera aux métiers du Big Data en développant des compétences en data analytics, en data science et en ingénierie, nécessaires au traitement et à l’exploitation des grandes masses de données.

La formation est divisée en un socle théorique pour la data science + 5 blocs de compétences (420 heures de formation au total), associés à des thématiques spécifiques.

Chaque module est constitué de deux unités de valeur (UV), dispensées par des enseignants-chercheurs et des professionnels. L’enseignement comprend une grande partie d'activités pratiques : Travaux Pratiques (TP), Etudes de cas (E2C) et Projets.

L’étudiant devra effectuer un stage de 4 mois minimum en entreprise ou dans une administration publique sur une thématique liée au Big Data, produire un rapport et soutenir une thèse professionnelle à l’issue de ce stage.

5 conférences sont organisées au cours du cursus : «Big data et nouveaux métiers du numérique», «Big data : avenir des villes intelligentes», «Analyse des médias sociaux», «La révolution du CRM 3.0» et «Monitoring de grands Réseaux».

Fonctions

  • Big Data Analyst / Analyste Big Data
  • Architect Big Data & Analytique
  • Expert Trend & Metrics
  • Responsable de projet Big Data / Consultant Big Data
  • Data Scientist
  • Data Architect

Entreprises

  • Grands groupes
  • Startups & PME
  • Entreprises publiques & Collectivités territoriales

Secteurs

Tous secteurs d’activités générant et manipulant les données, tels que :

  • Le transport
  • La (cyber-)sécurité
  • La sûreté
  • Le réseaux d’énergie
  • Les médias, le marketing, etc.

Socle théorique pour la data science

Bases en Mathématiques (Statistiques, Graphes, etc.)

Programmation et complexité algorithmique

Bloc 1 Généralités et notions sur le Big data

Introduction et gestion de projets Big Data

Gouvernance, stratégies et sécurité

Bloc 2 Techniques d’actionnabilité de la donnée

Stockage de données réutilisables

Business intelligence & Data as a service

Bloc 3 Bases de données et Programmations Avancées

Bases de données avancées : bigTable, NoSQL

Langages et outils de programmation : R, Python, SCALA, Java, mapReduce, ElasticSearch

Bloc 4 Traitement de Grandes masses de Données

Intelligence artificielle en grande dimension

Traitements distribués

Bloc 5 Big Analytics et Visualisation Décisionnelle

Information Retrieval (extraction d'Information)

Visualisation Décisionnelle

Lieux d'enseignement