- OBJECTIFS
La Data Science transforme tous les secteurs d’activités, et lui permet d'entrer dans l'ère du digital. Découvrez les multiples possibilités offertes par le Big Data et l'IA pour les systèmes d’informations, et pourquoi il s'agit d'un choix pour les Data Scientists.
Aujourd’hui, les différents secteurs d’activités génèrent de larges volumes de données. L’enseignement et l’éducation, la santé, l’environnement, l’agriculture, l’énergie, le tourisme, la finance…, ont à leur disposition d’une grande quantité de données sur les différentes entités qui opèrent dans leurs systèmes d’informations.
Ces données peuvent être analysées et exploitées de nombreuses manières pour offrir de nouvelles possibilités. Ainsi, la Data Science et le Machine Learning permettent de moderniser tous ces secteurs d’activités.
L’économie mondiale est bouleversée par la furie du numérique qui déferle sur notre planète. Des géants de l’économie traditionnelle disparaissent et avec eux des métiers. Simultanément, d’autres métiers éclosent et prennent leur place.
La fonction du « Data Scientist » est actuellement la star des métiers émergents. Les différents acteurs de l’économie ont enfin apprécié la valeur de l’information présente dans ce volume énorme de données sur le WEB. Le marché régional, national et international est de plus en plus à la recherche d’experts dans le domaine de science des données pour avoir un avantage compétitif et développer des produits innovants.
Le Master Spécialisé en Science des Données s’insère dans le cadre des formations professionnelles pour préparer des spécialistes capables de développer des stratégies d’analyse et de décisions basées sur l’exploitation et l'analyse pointue de données massives « Big Data ».
Le programme est à caractère professionnel et répond aux besoins du marché du travail qui est à la recherche de spécialistes dans le domaine de l’analyse et du traitement de données.
Cette formation permet également aux étudiants qui le désirent, de préparer une thèse doctorale dans ce domaine.
Ce Master vise à former :
- des spécialistes de haut niveau capables de concevoir de nouveaux outils pour collecter les données massives et les traiter à l’aide d’algorithmes adéquats,
- des chercheurs experts en informatique, mathématiques appliquées et statistique,
- des concepteurs de systèmes de gestion de bases de données pouvant garantir la qualité, la sécurité ainsi que l'accessibilité des informations,
- des consultants multidisciplinaires capables de transformer les informations en outils d'aide à la décision au sein d’une entreprise.
Cette formation triplement polyvalente permet au diplômé Data Scientist de l’ENS d’analyser tout type de problèmes reliés aux données massives, de proposer des solutions informatiques et des modèles de prédictions adaptés et de qualité, d’intégrer aisément le monde professionnel, et d’intervenir dans tous les domaines et spécialisations de la Science des données.
- CONNAISSANCES
Le Master Spécialisé Science des données a pour objectif de former des cadres supérieurs acquérant les connaissances clés suivantes :
-Programmation
-Statistiques et probabilités
-Apprentissage automatique (Machine Learning)
-Analyse de données
- Bases de données et big data
- Visualisation des données
-Domaines d'applications
-Intelligence Artificielle
-Systèmes distribués
-Communication
-Etc.
- COMPETENCES
Le Master Spécialisé Science des données a pour objectif de former des cadres supérieurs maitrisant les compétences suivantes :
- Mise en œuvre, gestion et exploitation des environnements Big Data ;
- Mise en œuvre des modèles de prédictions, techniques et outils d’analyse de données : apprentissage statistique (statistical learning), apprentissage automatique (machine learning), data, web et text-mining, analyse de données temps réel (time series, flux d’évènements), traitement des données imprécises/incertaines, etc.
- Conception et utilisation des modèles mathématiques en vue d'analyser et d'optimiser des systèmes très variés avec des données massives.
- Acquisition de données non structurées : crawling, scrapping, ETL.
- Manipulation de données : nettoyage (cleansing), stockage (NoSQL, bases colonnes, bases graphes), analyse de qualité, intégration, extraction des métadonnées, distribution des données.
- Utilisation des données des réseaux sociaux et moteurs de recherche.
- Passage à l’échelle, parallélisme (Hadoop, map/reduce).
- Développement des systèmes informatique « Data product » : architecture matérielle/logicielle.
- Visualisation de données massives (dataviz) et explication des résultats ;
- Développement des applications à base de technologies de l’IA.
- Mise en œuvre des outils d’aide à la décision informatisés.
- Développement de systèmes décisionnels : OLAP, Exploitation des BDs décisionnelles (BI).
- Gestion des BDs : SQL et NoSQL.
- Elaboration des indicateurs métiers pour les systèmes d’aide à la prise de décision.
- Gestion des projets informatique : Agile, DevOps, DataOps.
- Développement des architectures logicielles avancées orientées processus et service.
- Elaborer et présenter un projet d’entreprise en intégrant de nouvelles habilités en matière de management de l’entreprise (Business plan…).
- Apprendre à valoriser son profil pour une insertion professionnelle réussie.
- Exploiter les aspects spécifiques aux opportunités liées aux technologies mobiles.
- Analyser l’audience à des fins de webmarketing et marketing mobile.
- Développer l’identité numérique spécifique à l’entité.
- Veiller à l’alignement à l’égard de l’évolution des tendances en termes de big data et marketing mobile.