Objectifs de la formation
 

Cette formation vise à former des ingénieurs spécialistes de la conception et du développement de solutions Big Data, à l’aide des techniques les plus récentes de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de la fouille de données et à l’aide d’architectures distribuées. Ils seront capables de comprendre et maîtriser le traitement des données structurées et non structurées, numériques et textuelles, pour dialoguer avec les experts métier, ainsi que les mathématiques appliquées nécessaires au domaine.

S’agissant d’une formation en deux ans, les compétences acquises et consolidées donnent à nos étudiants un avantage sur les formations comparables qui sont des formations en un an. La demande est forte dans ce domaine ; cette formation a en présentiel rencontré un vif succès auprès du milieu professionnel et des industriels du territoire, qui a amené à un partenariat avec le CFA AFIA et de nombreuses alternances, la plupart se concluant par des CDI. Toutefois, la formation à distance ne peut être ouverte à l’alternance que si l’entreprise s’engage à laisser du temps à l’étudiant pour effectuer ses études à un rythme compatible avec l’obtention du diplôme.

L’IED ouvre une formation de Master informatique en Big Data et Fouille de données en 2020-2021. Il s’agit d’une formation en deux ans, adossée aux laboratoires PARAGRAPHE et LIASD (Laboratoire d’Informatique avancée de Saint-Denis, Paris 8). La première année est sanctionnée par un M1 Informatique orienté Big Data et la deuxième année par un M2 Informatique Parcours Big data et Fouille de données.

Master 2 : orienté Big Data & Fouilles de données

La formation Master Big Data et Fouille de Données est conçue pour former des spécialistes capables de gérer, analyser et interpréter d’immenses volumes de données (Big Data), en extrayant des informations utiles pour la prise de décision dans divers contextes professionnels. Cette formation allie des compétences en informatique, statistiques, et intelligence artificielle pour permettre aux étudiants de maîtriser les outils et techniques avancées de la science des données.

Le programme couvre une large gamme de sujets, incluant le traitement et l’analyse de données massives, l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive, la visualisation de données, et la gestion de projets Big Data. Les étudiants apprennent à utiliser des technologies de pointe et des plateformes comme Hadoop, Spark, et des outils d’analyse et de visualisation tels que Python, R, Tableau, et Power BI.

Débouchés professionnels
 

Cette formation permet une insertion professionnelle ou une poursuite en thèse, voire les deux à la fois. En ce qui concerne l’insertion professionnelle, il s’agit de l’ingéniorat des données (data ingénieur, data steward, data analyst, data scientist), du développement en intelligence artificielle, du traitement concurrent de données massives et d’architectures Big data. En ce qui concerne la thèse, il s’agit de thèses en intelligence artificielle et en traitement de données massives. La combinaison des deux est possible grâce à divers dispositifs, comme les bourses CIFRE.

Les domaines les plus représentés dans nos débouchés sont : les banques et assurances (HSBC, Boursorama, Société Générale, BNP...), les grands groupes gérant des données massives (SNCF, EDF, Mutuelle Générale, Carrefour…), et les start-ups spécialisées en intelligence artificielle (en ressources humaines, assistance à la gestion financière…).

Projet et stage
 

La formation attribue une part importante à la pratique, avec des projets tuteurés sous la direction d’un enseignant. Le projet final (projet innovant 2 dans la maquette) est effectué pendant le stage (ou l’alternance), et il est défini en concertation entre l’encadrant universitaire et le tuteur de l’entreprise ou du laboratoire, qui dirigeront tous deux l’étudiant.

Pour ceux qui ne sont pas en alternance, le stage peut être effectué en contexte académique ou industriel, en France ou à l’étranger. Dans ce dernier cas, attention à bien expliquer à l’entreprise la nécessité de se concerter avec la formation. Le projet final aboutit à la rédaction d’un mémoire et à une soutenance orale publique, qui valident à la fois le projet et le stage ou l’alternance.

En Résumé

Langue d’enseignement : Français
Nombre de points ECTS : 60 (à l’issue du M1) 
Niveau de diplôme validé à la sortie : BAC+4

Contact
 

Pour toute question : Assistance utilisateurs

 Téléphone  : 01 49 40 72 00

•  Pour les étudiants déjà inscrits  des permanences téléphoniques sont assurées par votre gestionnaire, (voir contacts sur votre plateforme Moodle).

Conditions d’accès au diplôme
 

Tous les étudiants doivent passer par la phase des Candidatures.

Espace Candidature Master 1 : Mon Master

La liste de l’ensemble des pièces demandées pour le Master 1 est à retrouver sur la plate-forme Mon Master, au moment de la candidature.

 

Espace Candidature Master 2

Prérequis
 

 Les candidats doivent avoir comme prérequis la maîtrise de :

• plusieurs langages de programmation de haut niveau (C, C++, Java, Python...) ;

• plusieurs paradigmes de programmation (fonctionnel, impératif, objets) ;

• environnements et outils de développement (Linux, shell, versionning, testing, compilation, debugging…)

• l’algorithmique ;

Et avoir des bases en IA ou en fouille de données.

Ils doivent disposer d’une licence d’informatique ou d’un équivalent, et / ou d’une expérience professionnelle dans la conception et le développement d’algorithmes.

 

 Accès
 

 L’accès au diplôme s’effectue sur dossier, entretien et test. Il sera apprécié :

• Les motifs justifiant le choix de ce master par le candidat
• Les compétences en développement et en programmation du candidat
• L’adéquation du projet professionnel avec la formation

 

Le dossier doit comprendre :

• un CV
• des réalisations montrant les compétences en développement et programmation du candidat
• des lettres de recommandation permettant d’évaluer ces mêmes compétences
• une lettre de motivation

 

Si le dossier le permet, le candidat sera ensuite convoqué à un entretien et à un test sur ses compétences en programmation.

Date de rentrée

La date de rentrée sera communiqué ultérieurement. A partir de cette date, il sera possible d’accéder à vos cours sur Moodle. (après activation de votre compte EP8)

Les inscriptions sont possibles dans la limite des capacités d’accueil de l’IED. Aucune place ne peut donc être garantie avant la finalisation de l’inscription.

Dates d’inscriptions

Tarifs annuels 2023-2024

Droits universitaires et frais pour l’enseignement à distance

Les tarifs pour l’année 2024-2025 seront communiqués prochainement.

Maquette Master Informatique Big Data

Programme du Master 2 Big Data : 

UE Recherche et développement (105h - 15 ECTS)

• Algorithmique distribuée pour le Big Data (3 ECTS)

• Objets connectés et données massives (3 ECTS)

• Techniques récentes en fouille de données et embeddings (3 ECTS)

• Évolutions récentes en apprentissage automatique (3 ECTS)

• Indexation de données massives (3 ECTS)

UE Modélisation pour le big data (60h - 8 ECTS)

• Modèles formels pour le big data (30h - 4 ECTS)

• Protection et sécurité des données (30h - 4 ECTS)

UE Culture (51h - 7 ECTS)

• Un EC libre au choix pris dans le master Psychologie (30h - 4 ECTS)

• Un EC libre au choix pris dans le master Droit (21h - 3 ECTS)

UE Stage et spécialisation (700h stage + 60h de cours - 30 ECTS)

• Séminaire méthodologie de la conception (30h - 6 ECTS)

• Recherche et développement (30h - 4 ECTS)

• Stage (700h - 20 ECTS)