Ingénieur
Parcours Intelligence de Données

Campus de Paris et Issy-les-Moulineaux, France

Bac + 3, Bac + 4, Bac + 5

Titre RNCP niveau 7 : Titre ingénieur - Ingénieur de l'Institut Supérieur d'Électronique de Paris (ISEP)
( code RNCP 11479  -  code diplôme 1702550E )

Group deliivery

Diplôme délivré par l'Isep et certifié par la Commission des Titres d'Ingénieurs (Cti)
- 180 crédits ECTS
- Contrôles continus et examens finaux, écrits et oraux, individuels et collectifs
- Rapports écrits et soutenances orales, annuels
- Niveau TOEIC : minimum 800
- Modalités de rattrapage prévues en cas d'échec à certaines évaluations
- Validation par blocs de compétences : oui

28 rue Notre-Dame-des-Champs, 75006 Paris, France

Rentrée :
Septembre 22

Présentation de la formation

Objectifs

Généraliste et ouverte sur les grands domaines du numérique, la formation d’ingénieur de l’Isep permet à chacun de construire un parcours professionnel solide et personnalisé. Chaque élève oriente sa formation en fonction de ses affinités et de ses ambitions : il s’agit d’un cursus co-construit entre l’école et l’élève. Le parcours de formation est caractérisé par la mise en œuvre d’une pédagogie innovante, basée sur une approche par compétences et un apprentissage par projets qui favorise l’autonomie et le travail collaboratif. 

L’Isep développe chez ses élèves un ensemble de compétences scientifiques, techniques et managériales sans oublier les qualités humaines qui valorisent l’épanouissement personnel. Ce parcours est proposé par la voie de l’apprentissage, permettant ainsi aux élèves de renforcer la mise en pratique des savoirs, savoir-faire et savoir-être acquis.

Compétences visées

Un ingénieur en Business Intelligence dispose en effet de compétences fonctionnelles et techniques à la croisée des Statistiques, de l’Intelligence artificielle, et de l’Informatique :

Conception et exploitation des bases de données - Entreposage des données - Fouille des données et analyse des données - Web sémantique - Big Data

Ces compétences lui assurent la capacité à développer des méthodes innovantes et à s’adapter à tout environnement en choisissant puis en utilisant les outils les plus appropriés.

L’Ingénieur en Business Intelligence possède également la capacité à tirer des enseignements reçus et de ses recherches personnelles la matière pour réussir un projet R&D.

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Débouchés

  • Ingénieur décisionnel
  • Data Scientist
  • Chargé d'études R&D
  • Chief Data Officer
  • Ingénieur Big Data
  • Data Architect

Rythme d’alternance

Contrat d'apprentissage (ou de professionnalisation sous conditions)

1704 h sur 36 mois
(L3 au M2)
1050 h sur 24 mois
(M1 au M2)

1e et 2e années :
3 jours en formation / 2 jours entreprise ou inversement

3e année :
– 1er sem. : 2 jours en formation / 3 jours en entreprise
– 2nd sem. : début fév. à fin avril : université partenaire. De mai à fin sept. : 100% en entreprise.

Prérequis et admission

  • Avoir validé une classe préparatoire Isep (Classe Préparatoire Associée - CPA ou Cycle Intégré International - CII)
  • Ou avoir validé un DUT GEII, STID, Informatique ou Télécoms et Réseaux ou avoir validé une classe préparatoire ATS
  • Ou avoir validé une classe préparatoire aux grandes écoles (avec session de cours au démarrage de la formation fin août organisée par l'Isep)
  • Formation accessible aux étudiants en situation de handicap

Programme

Année 1 (L3)

Enseignements Volumes

Semestre 1

Enjeux et métiers de l'Ingénieur

2 crédits ECTS

Projet système numérique (APP Infromatique / Télécommunications)

8 crédits ECTS

Architecture des ordinateurs

4 crédits ECTS

Science et traitement des données

3 crédits ECTS

Formation managériale

4 crédits ECTS

Anglais

2 crédits ECTS

Semestre 2

Projet système numérique (APP électronique / Signal)

8 crédits ECTS

Projet système numérique (APP intégration)

2 crédits ECTS

Algorithmique et programmation

5 crédits ECTS

Réseau ou Sciences du numérique

3 crédits ECTS

Anglais

2 crédits ECTS

Sem. 1 + Sem. 2 Apprentissage - Mission en entreprise

17 crédits ECTS

Année 2 (M1)

Enseignements Volumes

Semestre 3

Formation managériale

5 crédits ECTS

Langue et culture

5 crédits ECTS

Semestre 4

Modules coeurs (obligatoires) :

-

IA et optimisation

5 crédits ECTS

Analyse de données

5 crédits ECTS

Méthode et outils pour la BI

5 crédits ECTS

Modules complémentaires (2 à choisir) :

-

Bases de données et Big Data

5 crédits ECTS

Algorithmique et programmation avancée

5 crédits ECTS

Cybersécurité

5 crédits ECTS

Modules électifs (1 à choisir) :

-

Création d'entreprise

-

Initiation à la recherche

-

Projet international d'innovation (IBIP)

-

Conseil en transformation numérique

-

Protection des données personnelles

-

Industries du contenu

-

Économie sociale et solidaire

-

Numérique et environnement

-

Année 3 (M2)

Enseignements Volumes

Semestre 5

Modules coeurs (obligatoires) :

-

Machine Learning

5 crédits ECTS

Web sémantique et Gestion des connaissances

5 crédits ECTS

Modules électifs (2 à choisir) :

-

Organisation des systèmes de santé

5 crédits ECTS

Smart Cities

5 crédits ECTS

Gouvernance et organisation des SI

5 crédits ECTS

Gestion des risques et audit

5 crédits ECTS

Semestre 6

3 mois à l'étranger en semestre d'échange (février, mars, avril)

-

Temps plein en entreprise au retour de la mobilité jusqu'à la fin de la formation

-

Contacts

Isep Fabien DIONNET Responsable des Formations par Apprentissage fabien.dionnet@isep.fr 01 49 54 52 50

CFA Afia Hoang-Anh DARPHIN Manager de Département Alternance adarphin@cfa-afia.fr 06 45 96 50 80

Isep CFA Afia
Fabien DIONNET Hoang-Anh DARPHIN
Responsable des Formations par Apprentissage Manager de Département Alternance
fabien.dionnet@isep.fr
adarphin@cfa-afia.fr
01 49 54 52 50 06 45 96 50 80
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>95 %

de taux de placement à la rentrée

Group 7

97 %

de taux de réussite

chiffre-50

15 %

de poursuite d’études

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<0,5 %

d’interruption de parcours

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85 %

d’insertion pro à 3 mois

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