Master en sciences de l’informatique : DATA SCIENCE

Description

Les data sciences, qui mélangent modélisation mathématique, statistique, informatique, visualisation et applications ont pour objectif de passer du stockage et de la diffusion de l’information à la création de connaissances.

Ce passage des données aux connaissances est porteur de nombreux défis qui requièrent une approche interdisciplinaire. Les data sciences s’appuient fortement sur le traitement statistique de l’information (statistiques mathématiques, statistiques numériques, apprentissage statistique ou machine learning). De l’analyse de données exploratoires aux techniques les plus sophistiquées d’inférence (modèles graphiques hiérarchiques, deep learning, machine à vecteurs de support), l’ensemble des méthodes statistiques des plus éprouvées aux plus modernes sont exploitées.

Le « Big Data » marque le début d’une transformation majeure, qui va affecter de façon profonde l’ensemble des secteurs: de l’e-commerce à la recherche scientifique en passant par la finance et la santé !

Pré-requis

Accessible après un minimum de bac +3 en informatique ou équivalent, le Master Data Science vous octroie un diplôme de niveau bac +5 reconnu par le Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique en Tunisie.

Des compétences, en probabilité, en statistique et en informatique sont recommandées.

Objectifs Pédagogiques

Les méthodes d’extraction de connaissances, pour pouvoir être développées à l’échelle de masses de données requièrent la maitrise des mécanismes de parallélisation et distribution des calculs, des méthodes d’accès et de requêtes à des bases de données réparties à très grande échelle et en temps-réel. La grande dimension influence la conception même des algorithmes d’extraction de connaissance et d’inférence statistique, poussant à l’utilisation de nouveaux outils issus de différentes branches des mathématiques (analyse fonctionnelle, analyse numérique, optimisation convexe et non convexe) dont il s’agit d’acquérir la compréhension.

Ce parcours associe des cours théoriques et méthodologiques complétés par des projets en « vrai grandeur » faisant intervenir tous les aspects des sciences des données, depuis l’acquisition jusqu’à l’exploitation et l’analyse. Une partie significative du parcours sera validée sous forme de projets.

Débouchés

Il existe actuellement un large déficit d’ingénieurs de très « haut-niveau » en Data Science.

Les compétences dans le domaine de l’apprentissage statistique et du traitement de données massives (Big Data) que vont acquérir les étudiants suivant ce parcours sont recherchées aussi bien dans des start-up (dont beaucoup ont des projets basées sur l’extraction de connaissance, les méthodes de recommandation, de ciblage) que dans des grandes entreprises (tous les domaines d’activité sont impactés).

Ces nouveaux métiers de « data scientists » sont multiformes, ils vont de la mise en place de nouvelles générations de systèmes d’informations décisionnels aux développements d’applications complètement nouvelles (autour du e-commerce, de la recommandation, du minage de réseaux sociaux, etc..).

Le besoin de doctorants est également important dans ce domaine d’innovations de rupture. Les propositions de thèses sont nombreuses dans la recherche publique et dans les grands laboratoires de recherche dans l’industrie.

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