- OBJECTIFS :
Aujourd’hui, avec la connexion présente en tout lieu et à tout instant, des données considérables naissent. Ces données ou data deviennent un acteur clé pour la compréhension, l’analyse, l’anticipation la prédiction et la résolution des grands problèmes sanitaires, économiques, politiques, sociaux et scientifiques de notre pays le Maroc. En plus, L’environnement de l’entreprise a radicalement changé. A la fois dans les informations qu’elle requiert et les informations qu’elle doit fournir pour exister dans un écosystème économique et social où elle se doit d’être présente et réactive pour se développer. La notion de proximité numérique avec les clients est inscrite dans la veille stratégique. C’est une vraie rupture culturelle qui a bousculé les repères qu’ils soient dans l’entreprise comme chez le client.
L’entreprise à l’ère du Big Data devient de plus en plus ouverte aux flux d’informations, de façon directe ou indirecte. Il est attendu de plus en plus de la part des entreprise une contribution numérique au devenir citoyen, de la même manière que ses actions pouvaient, il y a trente ans, contribuer au développement de l’économie nationale. Progressivement le réel enjeu des données est compris non seulement comme un moyen de simplifier le contact avec ses partenaires, ses prospects ou ses clients mais également comme le moyen d’acquérir des données nécessaires à la compréhension des grandes tendances de société.
Ces données, de plus en plus d’entreprises cherchent à les exploiter dans de nombreux domaines : personnalisation de leur relation client, marketing ciblé, traçabilité des parcours et retours clients, pilotage et valorisation de leur image sur les réseaux sociaux, optimisation des processus logistiques…etc. Ces données constituent un gisement d’informations au potentiel quasi illimité, à condition de pouvoir les maîtriser. Or les outils traditionnels ne suffisent plus. Formatées sur le traitement de données dites structurées, les applications, qui jusqu’alors donnaient satisfaction, sont devenus impuissantes devant la diversité des données non-structurées à traiter : origines diverses sous formes de texte, mais aussi sons, images, vidéos, sites web et blogs aux formats très variés. Ces grandes masses de flux de données multidimensionnelles issues de sources différentes rassemblent souvent des contenus de plusieurs types (données mixtes), représentés par des descripteurs de natures différentes : vecteurs de dimension fixe ou variable à composantes réelles ou catégorielles, …etc.
La filière a pour vocation de former des Ingénieurs Data polyvalents avec des compétences principales scientifiques et techniques, leur permettant de maîtriser les concepts et les technologies des grands domaines de l’ingénierie des données : depuis la recherche et la collecte des grandes masses données (Big Data) jusqu’aux l’analyse et la création des Tableau de Bord (TdB) dynamique et interactive.
Dans un contexte d’innovations technologiques et de méthodes modernes de la transformation digitale des entreprises et afin de préparer au mieux nos élèves ingénieurs au monde de l’entreprise, des modules de de création d’entreprise, de management, de marketing et de communication ont été mis en place sur les trois années de la formation, avec un projet fédérateur ‘FabLab Smart Innovation’ sur les 3 années de la filière, toute en se basant sur une esprit d’entreprenariat et d’intelligence compétitive.
Les élèves ingénieurs complètent leur formation académique en effectuant des stages pratiques. Chaque année ils sont amenés à effectuer, dans des entreprises partenaires, différents types de stages :
- un stage opérateur en 1ère année (juillet)
- un stage ingénieur adjoint en 2ème année (mi-juin et mi-août)
- un Projet de Fin d’Etudes en 3ème année (de février à juillet)
Les stages permettent aux élèves-ingénieurs de participer à la vie de la structure d’accueil. Ils offrent également aux élèves ingénieurs la possibilité d’acquérir une expérience professionnelle dans le domaine de la Data Sciences, de Big Data, de la Business Intelligence et Data Visualisation.
- COMPETENCES :
- Recherche d’Information : crawling et scraping
- Acquisition des données (Data Ingestion)
- Stockage des données (Data Storage)
- Analyse de données (Data Analysis)
- Visualisation des données (Data vizualisation)
- Bases de données SQL et NoSQL
- Architecture Big Data pour les entreprises
- Transformation Digitale
- Architecture Logicielle et Modélisation UML 2.0
- Programmation Parallèle et Distribuée
- Conception et déploiement d’applications d’entreprise
- Statistique et intelligence artificielle
- Informatique et statistique décisionnelle
- Veille Technologique
- Adaptation au milieu professionnel et aux évolutions futures.
- Création de l’entreprise