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Master informatique Big Data

Objectifs de la formation

L’objectif du Master est de former des ingénieurs-experts capables de concevoir, d’exploiter, d’analyser, d’optimiser et d’implémenter des systèmes complexes, mettant en œuvre les technologies les plus récentes dans les domaines du «Big Data» et de la fouille de données, intégrant des compétences en informatique (systèmes complexes et programmation de haut niveau), en mathématiques appliquées, en humanités numériques, en industries de la langue (Data et « text mining »).

Débouchés

Chef de projet / Ingénieur conception logiciel pour Big Data et systèmes d’information-extraction de connaissances, Directeur de projets informatiques portant sur la conception d’outils et l’architecture logicielle spécialisés dans le traitement de données massives Ingénieur informaticien / Ingénieur Big Data et fouille de données, Ingénieur Recherche & Développement, Ingénieur en volumétrie et entrepôt de données Ingénieur en fouille de données, recherche et analyse d’information, Expert / consultant en informatique pour les secteurs à fort contenu informationnel (télécommunications, énergie, agro-alimentaire, banques, assurances, informatique médicale, aéronautique, automobile)

1ère année 
Enseignements Volume horaire
UE Programmation et big data 1 (2 EC - 8 ECTS) 60 h
Cadre logiciel pour big data (4 ECTS) 30 h
Techniques d’apprentissage artificiel (4 ECTS) 30 h
UE Outils mathématiques (2 EC  - 8 ECTS) 60 h
Mathématiques et théorie de l’information (4 ECTS) 30 h
Complexité algorithmique (4 ECTS) 30 h
UE Optimisation et données (2 EC au choix - 6 ECTS) 60 h
Introduction aux problématiques des données en sciences humaines OU Graphes et théories de la décision 30 h
Web sémantique OU Construction d’ontologies OU autre option OU Bases de données avancées 30 h
UE Culture Générale (2 EC - 8 ECTS) 60 h
Anglais (4 ECTS) 30 h
Méthodologie de la recherche (4 ECTS) 30 h
UE Programmation et big data 2 (8 ECTS) 60 h
Visualisation de masses de données (4 ECTS) 30 h
Systèmes multi-agents (4 ECTS) 30 h
UE Organisation et analyse de données (9 ECTS) 90 h
Décision et parcours d’espace de données (3 ECTS) 30 h
Statistiques et analyse de données (3 ECTS) 30 h
Fouille de données et text mining (3 ECTS) 30 h
UE Humanités numériques (2 EC - 6 ECTS) 60 h
Etude des besoins en sciences de l’information OU Rencontres Crossmédia OU Intégration et qualité des données 30 h
Application aux sciences humaines OU EC libre 30 h
UE TER Projet dirigé (7 ECTS)  30 h
Méthodologie de la conception (2 ECTS) 10 h
Projet et étude du domaine (5 ECTS) 20 h
Total Enseignements  480 h
Evaluations  53 h
Ateliers compétences 42 h
2ème année
Enseignements Volume horaire
UE Recherche et développement (15 ECTS) 100 h
Algorithmique pour le « big data » (3 ECTS) 20 h
Fouille de données (3 ECTS) 20 h
Grands corpus, données des réseaux sociaux (3 ECTS) 20 h
Apprentissage automatique (3 ECTS) 20 h
Logiciels libres et protection de données (3 ECTS) 20 h
UE Mathématiques pour le « Big Data » (8 ECTS)  60 h
Modèles formels pour le « Big Data » (4 ECTS) 30 h
Protection et sécurité de l’information (4 ECTS) 30 h
UE Culture et Humanités (2 EC - 7 ECTS) 50 h

Un EC au choix (4 ECTS) parmi : Littérature numérique, Humanités numériques, Ergonomie du web, Méthodes et outils d’analyse statistiques

 
UE spécialisation (50 h de cours - 30 ECTS) 50 h
Séminaire recherche et développement (4 ECTS) 20 h
Séminaire méthodologie de la conception (6 ECTS) 30 h
Total Enseignements  260 h
Evaluations 24 h
Ateliers compétences 100 h
   
Total M 1 575 h
Total M 2 384 h

Mis à jour le 09/07/2019

Rythme d’alternance

M1 : Lundi au mercredi en université et jeudi vendredi en entreprise à partir de mi-avril en entreprise

M2 :Lundi et mardi en entreprise / mercredi au vendredi en université à partir de fin janvier

Conditions d’admission
  • Avoir validé un Bac+3 en informatique
  • Avoir réussi les étapes de sélection de l’université et du CFA AFIA.
  • Être recruté comme apprenti par une entreprise.
Calendrier d'admission
Clôture des inscriptions : Mi-mai
Entretiens individuels : Mai-Juin
Publication résultats : Au plus tard début Juillet 2019
Rentrée : Septembre 2019
Université Paris Saint-Denis

Université Paris 8
2 rue de la Liberté 
93526 Saint-Denis

Contact 

Inscription en ligne

48.9453715, 2.3639122