Expert Big Data Engineer - Mastère Spécialisé

Ce Mastère Spécialisé® forme aux métiers du Big Data en développant des compétences en data analytics, en data science et en ingénierie, nécessaires au traitement et à l'exploitation des grandes masses de données. La formation s'articule autour de 4 blocs de compétences : Analyser l'existant et proposer des sujets liés à la Data Déployer des infrastructures informatiques pour analyser la Data Traiter et visualiser la Data Analyser et modéliser la Data

LES ENSEIGNEMENTS Socle théorique pour la data science - Bases en Modélisation (Statistiques, Graphes, etc.) - Programmation et complexité algorithmique Généralités et notions sur le Big data - Introduction et conception de projets Big Data - Gouvernance, stratégies et sécurité Techniques d'actionnabilité de la donnée - Stockage de données réutilisables - Business intelligence & Data as a service Bases de données et Programmations Avancées - Bases de données avancées - Programmation avancée Traitement de Grandes masses de Données - Intelligence artificielle en grande dimension - Traitements distribués Big Analytics et Visualisation Décisionnelle - Information Retrieval (Extraction d'Information) - Visualisation Décisionnelle L'enseignement comprend une grande partie d'activités pratiques : Travaux Pratiques, Etudes de cas et Projets. PERIODE EN ENTREPRISE ET THESE PROFESSIONNELLE L'étudiant devra effectuer un stage de 4 mois minimum en entreprise ou dans une administration publique sur une thématique liée au Big Data, réponse à une problématique identifiée. Une durée de stage de 6 mois est recommandée. Dans tous les cas, l'apprenant produira un rapport et soutiendra une thèse professionnelle à l'issue de sa période entreprise.

La finalité de la formation est l'obtention d'un diplôme de niveau 7 (MS) La validation des acquis s'appuie sur des examens et évaluations à chaque fin de module + la production et la soutenance d'une thèse professionnelle à l'issue de la période entreprise (de 16 à 24 semaines)

PRE-REQUIS En modélisation : - Algèbre linéaire (matrices, déterminant, vecteurs propres et valeurs propres) - Bases en probabilités et en statistiques - Lois usuelles (loi de Bernoulli, loi binomiale, loi normale) - Formule de Bayes - Statistique descriptive - Maximum de vraisemblance En informatique : - Complexité algorithmique - Programmation, au moins l'un des langages suivants : Java, Javascript, Python ou - Bases sur les systèmes de gestion de bases de données (ex. MySQL) - Technologies web (quelques notions souhaitables) CONDITIONS D'ADMISSION Les candidats devront être titulaires d'un des diplômes suivants : - Diplôme d'ingénieur habilité par la Commission des Titres d'Ingénieur (liste Cti) - Diplôme universitaire de 3e cycle (Master, DEA, DESS ) ou diplôme professionnel cohérent et équivalent avec le niveau Bac+5 - Diplôme d'une école de management habilitée à délivrer le grade de Master (liste CEFDG) - Titre inscrit au RNCP niveau 7 - Diplôme de M1 ou équivalent, pour des auditeurs justifiant d'au moins trois années d'expérience professionnelle en informatique décisionnelle - Diplôme étranger équivalent aux diplômes Bac+5 français exigés ci-dessus Pour maximiser les chances d'être accepté(e), les candidat(e)s doivent avoir un niveau cohérent avec les enseignements prodigués durant la formation. Certaines connaissances sont donc pré-requises afin d'être admis(e). Cf. https://www.utt.fr/formations/mastere-specialise/expert-big-data-engineer