MASTER Sciences, Technologies, Santé MENTION Informatique PARCOURS Big data management and analytics
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Call to actions
> Master 1 : Nicolas LABROCHE
> Master 2 : Thomas DEVOGELE et Verónika PERALTA
Détails
Campagne de candidature
- du 22 mars au 18 avril 2023 plateforme mon master
- du 7 au 30 juin 2023
Renseignements pratiques
- Structure(s) de rattachement
- Durée de la formation
-
- 2 ans
- Formation continue
- Formation diplômante
- Lieu(x) de la formation
- Blois
- Langues d'enseignement
-
FrançaisAnglais
Accessible en
formation initiale, formation continue, contrat d'apprentissage
Les + de la formation
Statistiques
Résultats 2022/2023Taux de réussite des présents aux examens
M1 Informatique parcours Big data management and analytics
Effectifs 2023-2024 : 18
Taux de réussite 2022-2023 : 100 %
> Évaluation du M1
M2 Informatique parcours Big data management and analytics
Effectifs 2023-2024 : 22
Taux de réussite 2022-2023 : 84,0 %
> Toutes les statistiques
Numéro RNCP
N°RNCP : 34126Fiche RNCP parcours
Présentation
- former des experts de la gestion et de l’analyse des données massives et complexes, sur la base de compétences en intelligence décisionnelle (BI), intelligence artificielle (IA) et pour répondre à des besoins économiques et sociétaux forts.
Spécificités
- Appliquer des techniques d’extraction, d’intégration, correction, requêtage, et visualisation de masses de données hétérogènes et d’information
- Appliquer les technologies du web des données
- Mettre en œuvre et évaluer une interface interactive de visualisation d’information
- Définir, mesurer et maintenir la qualité des données
- Extraire automatiquement des descripteurs linguistiques sur des documents
- Développer les principales approches en recherche d’information textuelle
- Mettre en oeuvre et évaluer un système de recherche d’information
- Enrichir la couche sémantique du web et savoir l’exploiter
- Réaliser des solutions (étude, conception, administration) de systèmes d’information décisionnels
- Configurer un SGBD pour répondre à une problématique d’optimisation
- Modéliser une base de données multidimensionnelles
- Évaluer et participer à la mise en œuvre de la sécurité d’un système d’information
- Mettre en œuvre quelques techniques usuelles de clustering et classification
- Utiliser les frameworks pour travailler sur des données massives..
Lieux
Blois
Responsable(s) de la formation
> Master 1 : Nicolas LABROCHE
> Master 2 : Thomas DEVOGELE et Verónika PERALTA
Admission
Niveau(x) de recrutement
Formation(s) requise(s)
Public ciblé
- S’intéresser au domaine de l’informatique ainsi qu’aux démarches associées : analyse, modélisation, résolution de problème, programmation, implémentation, expérimentation et communication.
- Disposer de compétences dans les disciplines scientifiques. Ces compétences peuvent être attestées notamment par les résultats obtenus dans des modules ou cours en informatique principalement, mathématiques, physique-chimie, sciences de l’ingénieur.
- Posséder des aptitudes à un travail approfondi et des capacités d’organisation.
- Disposer de compétences de réflexion, d’argumentation et d’expression, écrites et orales, en français et en anglais attestées par les résultats en licence.
Candidature
Modalités de candidature
Modalités de traitement des candidatures :
- Dossier
- Entretien éventuel
Critères d’examens des dossiers :
- Niveau anglais B2 souhaité (minimum B1 avec 650 équivalent TOEIC)
- Mention B (minimum AB) dans les enseignements suivants : algorithmique / Programmation / gestion de données
- Mention AB (minimum P) en mathématiques algèbre (espaces vectoriels, applications linéaires, matrices), analyse (fonctions de plusieurs variables, dérivation, intégration, fonction continues, suites, séries) probabilités statistiques
- Qualité de la motivation : cohérence du parcours pédagogique et du projet professionnel
MASTER 2 : Candidature sur ecandidat via la procédure de validation des acquis ou de vérification des acquis
Modalités de candidature spécifiques
Étudiant étranger hors Union Européenne : Accédez au portail international de l'université
Formation continue et reprise d'études : Ce Master est également accessible dans le cadre de la formation continue (salariés, demandeurs d'emploi ou personnes sans activité) avec éventuellement des validations d'acquis.
- Plus d'informations sur le site de la formation continue
Programme
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-
SEMESTRE 7 M1 BDMA
-
- Entrepot de données (Élément Constitutif)30 h - 4 Crédits ECTS
- Fondement des Bases de données (Élément Constitutif)45 h - 5 Crédits ECTS
Entrepot de données
Élément Constitutif 30 h - 4 Crédits ECTS
Objectifs et compétences : Dans ce cours et celui du S8, les étudiants étudieront les concepts et les techniques
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issues des bases de données pour l'aide à la décision. Ils comprendront la démarche de conception, la modélisation,
le déploiement, le cycle de vie et la maintenance d'un entrepôt de données.
Contenu : Architecture d'entreposage, outils d’interrogation, modélisation conceptuelle et logique
multidimensionnelle, schéma en étoile et dérivés, déploiement.Fondement des Bases de données
Élément Constitutif 45 h - 5 Crédits ECTS
l’implantation d’un système de gestion de bases de données relationnelle. Comprendre les principes de l'évaluation
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de requêtes, savoir mettre en oeuvre une stratégie d’optimisation de requêtes et administrer une base de données
relationnelle.
Contenu : algèbre relationnelle étendue pour multi-ensemble, datalog, récursivité et négation, réécriture logique
de requêtes, complexité des langages relationnels, implémentation des opérateurs relationnels, organisation des
données, indexation, hachage, évaluation de requêtes, opérateurs physiques, plan d'exécution physique,
optimisation de requêtes, reprise après panne, accès concurrent, transaction. -
- Projet décisionnel (Élément Constitutif)30 h - 5 Crédits ECTS
Projet décisionnel
Élément Constitutif 30 h - 5 Crédits ECTS
Objectifs et compétences : Acquérir une méthodologie de développement d’applications en contexte industriel
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réel, dans le cas d'un projet de taille importante dans le domaine des systèmes d'informations et de l'informatique
décisionnelle. Les étudiants acquerront aussi des compétences pour travailler en équipe, rédiger et présenter des
livrables en anglais, faire des présentations et démos techniques et vulgarisés. -
- Statistiques (Élément Constitutif)45 h - 5 Crédits ECTS
Statistiques
Élément Constitutif 45 h - 5 Crédits ECTS
Objectifs et compétences : Connaître et savoir mettre en {\oe}uvre les principales techniques d’étude et d’analyse
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de données multidimensionnelles, savoir analyser un problème et choisir le type d'analyse le plus adapté.
Contenu : Étude de données multidimensionnelles quantitatives ou qualitatives, recherche des principales
caractéristiques de ces données : régression, méthode des moindres carrés, analyse en composantes principales,
analyse factorielle discriminante : aspects descriptif et décisionnel, analyse factorielle des correspondances ;
variantes et extensions de ces méthodes. -
- Big Data, Cloud computing et services Web (Élément Constitutif)45 h - 5 Crédits ECTS
Big Data, Cloud computing et services Web
Élément Constitutif 45 h - 5 Crédits ECTS
Content: (1) Big Data processing: Introduction to Hadoop and its Ecosystem, (2) Big Data processing: Writing
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MapReduce Programs, (3) Big Data processing: More MapReduce APIs, (4) Big Data processing: Common MapReduce
Algorithms, (5) Big Data processing: Introduction to Spark Programming Interface, (6) Big Data processing: Cluster
Computing with Spark, (7) Distributed Databases for Big Data: Introduction to Distributed and Cloud Computing,
(8) Distributed Databases for Big Data: Distributed Databases (SQL or NoSQL), (9) Distributed Databases for Big
Data: HBase: The Hadoop Database, (10) Distributed Databases for Big Data: HBase Programming APIs, (11)
Distributed Databases for Big Data: SQL on HBase. -
- Recherche opérationnelle et applications (Élément Constitutif)18 h - 2 Crédits ECTS
Recherche opérationnelle et applications
Élément Constitutif 18 h - 2 Crédits ECTS
pour modéliser des problèmes. Savoir analyser la difficulté d’un problème. Savoir résoudre les problèmes difficiles
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par des algorithmes adaptés.
Contenu : (1) Programmation linéaire, (2) Modélisation mathématique, (3) Programmation linéaire en nombres
réels, (4) Programmation linéaire en nombres entiers, (5) Application : ordonnancement (a) Généralités sur
l’ordonnancement de processus (b) Applications au calcul parallèle et distribué. Présentation de problèmes
d’ordonnancement dans ce contexte avec introduction d’une méthode arborescente et de méthodes heuristiques. -
- Management de projets (Élément Constitutif)247 h - 2 Crédits ECTS
- Professional communication (Élément Constitutif)24 h - 2 Crédits ECTS
Management de projets
Élément Constitutif 247 h - 2 Crédits ECTS
Objectifs et compétences : Acquérir les concepts et méthodes nécessaires pour mener des projets informatiques
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dans un contexte de type professionnel. Savoir exprimer les besoins et définir les objectifs à atteindre ; identifier
les actions à entreprendre ; établir une planification initiale ; définir un tableau de bord pour suivre la réalisation
le projet. Savoir chiffrer un projet et gérer les équipes.
Contenu : Définition des éléments de projet (définition du projet : cas des systèmes d'information ; l'organisation
et les responsabilités ; le lancement du projet) ; expression des besoins (cahiers des charges ; les méthodes
d'expression des besoins) ; gestion des coûts et pilotage du projet ; conduite des projets (phases du projet :
définition et contenu ; estimation des projets informatiques ; organisation et planification du projet) ; suivi des
projets (gestion des risques et conduite du changement) ; anticipation des actions de maintenance (MCO) ; étude
de cas.Professional communication
Élément Constitutif 24 h - 2 Crédits ECTS
Objectifs et compétences : prendre confiance à l'oral et être clair à l'écrit, être capable de présenter à l'oral
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devant son client , être capable d'écrire des documents professionnels
Contenu : acquisition de vocabulaire spécifique, techniques de communication, et aisance à l'oral (en groupe ou
individuellement), techniques de rédaction professionnelle
UE 1 - GESTION DES DONNEES
Élément Constitutif 45 h
En savoir plusUE 2 - PROJET DECISIONNEL
Élément Constitutif 30 h
En savoir plusUE 3 - STATISTIQUES
Élément Constitutif 45 h
En savoir plusUE 4 -BIG DATA
Élément Constitutif 45 h
En savoir plusUE 5 - RECH. OPERATIONNELLE
Élément Constitutif 18 h
En savoir plusUE 6 - FORMATION HUMAINE ET A L'ENTREPRISE
Élément Constitutif 48 h
En savoir plus -
-
SEMESTRE 8 M1 BDMA
-
- Entrepôt de données (Élément Constitutif)5 Crédits ECTS
- Fouilles de données (Élément Constitutif)5 Crédits ECTS
- Systèmes d'information géographique (Élément Constitutif)2 Crédits ECTS
Entrepôt de données
Élément Constitutif - 5 Crédits ECTS
En savoir plusFouilles de données
Élément Constitutif - 5 Crédits ECTS
Objectifs et compétences : Connaître les principales étapes et tâches d’un processus de découverte de
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connaissance. Comprendre les différents types de problèmes d'apprentissage supervisés ou non. Savoir mettre en
{\oe}uvre quelques techniques usuelles de clustering et classification et de recherche de motifs. Savoir mettre en
place un protocole d'évaluation d'une tâche de fouille de données.
Contenu : (1) Prétraitement des données (nettoyage, réduction de dimensionalité, construction d'attributs), (2)
Modèles prédictifs : arbres de décision, méthode naïve Bayes, réseaux de neurones, SVM, LSA, LDA, CRF (3) Modèles
descriptifs : clustering (k-means, k-medoids, modèles hiérarchiques, basés sur la densité), extraction d'itemsets
fréquents et de motifs (4) Evaluation des modèles prédictifs et descriptifs.Systèmes d'information géographique
Élément Constitutif - 2 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Projet décisionnel (Élément Constitutif)5 Crédits ECTS
Projet décisionnel
Élément Constitutif - 5 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Données du Web et gestion des connaissances (Élément Constitutif)5 Crédits ECTS
Données du Web et gestion des connaissances
Élément Constitutif - 5 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Reconnaissance des formes (Élément Constitutif)2 Crédits ECTS
Reconnaissance des formes
Élément Constitutif - 2 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Droit et gestion (Élément Constitutif)3 Crédits ECTS
- Insertion professionnelle, formation et stages
- Professionnal communication (Élément Constitutif)3 Crédits ECTS
Droit et gestion
Élément Constitutif - 3 Crédits ECTS
En savoir plusInsertion professionnelle, formation et stages
Professionnal communication
Élément Constitutif - 3 Crédits ECTS
En savoir plus
UE 1 - GESTION DE DONNEES
Élément Constitutif
En savoir plusUE 2 - PROJET DECISIONNEL
Élément Constitutif
En savoir plusUE 3 - WEB ET CONNAISSANCES
Élément Constitutif
En savoir plusUE 4 - RECONNAISSANCE DES FORMES ET ANALYSE D'IMAGES
Élément Constitutif 23 h
En savoir plusUE 5 - FORMATION HUMAINE ET A L'ENTREPRISE
Élément Constitutif 88 h
En savoir plus -
-
SEMESTRE 9 M2 BDMA
-
- Advanced data mining (Élément Constitutif)40 h - 4 Crédits ECTS
Advanced data mining
Élément Constitutif 40 h - 4 Crédits ECTS
En savoir plus -
- User centric approaches (Élément Constitutif)30 h - 4 Crédits ECTS
User centric approaches
Élément Constitutif 30 h - 4 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Data knowledge and quality (Élément Constitutif)45 h - 4 Crédits ECTS
Data knowledge and quality
Élément Constitutif 45 h - 4 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Natural language processing (Élément Constitutif)30 h - 3 Crédits ECTS
Natural language processing
Élément Constitutif 30 h - 3 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Ethics and digital technologies (Élément Constitutif)18 h - 2 Crédits ECTS
- Sécurité des systèmes d'information (Élément Constitutif)24 h - 2 Crédits ECTS
Ethics and digital technologies
Élément Constitutif 18 h - 2 Crédits ECTS
En savoir plusSécurité des systèmes d'information
Élément Constitutif 24 h - 2 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Content and usage analytics seminar (Élément Constitutif)40 h - 4 Crédits ECTS
Content and usage analytics seminar
Élément Constitutif 40 h - 4 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Transverse project (Élément Constitutif)40 h - 4 Crédits ECTS
Transverse project
Élément Constitutif 40 h - 4 Crédits ECTS
En savoir plus -
- Insertion professionnelle et séminaires14 h
- Professionnal communication (Élément Constitutif)24 h - 3 Crédits ECTS
Insertion professionnelle et séminaires
14 h
En savoir plusProfessionnal communication
Élément Constitutif 24 h - 3 Crédits ECTS
En savoir plus
UE 1 - ADVANCED DATA MINING
UE 2 - USER CENTRIC APPROACHES
UE 3 - DATA KNOWLEDGE AND QUALITY
UE 4 - NATURAL LANGUAGE PROCESSING
Élément Constitutif 45 h - 3 Crédits ECTS
En savoir plusUE 5 - ETHICS AND SECURITY
UE 6 - CONTENT AND USAGE ANALYTICS SEMINAR
UE 7 - TRANSVERSE PROJECT
UE 8 - FORMATION HUMAINE ET A L'ENTREPRISE
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SEMESTRE 10 M2 BDMA
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- Master thesis (Élément Constitutif)40 h - 30 Crédits ECTS
Master thesis
Élément Constitutif 40 h - 30 Crédits ECTS
En savoir plus
MASTER THESIS
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S1
S1 : SEMESTRE 7 M1 BDMA
S3
S3 : SEMESTRE 9 M2 BDMA
S4
Et après ?
Niveau de sortie
Compétences visées
URL Fiche RNCP
Poursuites d'études
Débouchés professionnels
Secteurs d'activité ou type d'emploi
- Sociétés de services en informatique
- Grandes entreprises
- PME
- Établissements publics ou collectivités
- Entités de recherche et développement
- Éditeurs de logiciels
Types d'emploi :
- Data analyst
- Data engineer
- Data scientist
- Data miner
- Administrateur de bases de données
- Architecte de bases de données
- Architecte système d’information
- Analyste décisionnel
- Ingénieur analyste en système d’information
- Ingénieur d’étude et développement informatique
- Assistant chef de projet informatique
- Architecte fonctionnel de système d’information
- Consultant...