Majeure
Big data and Analytics

 

 

La data est l’or noir du 21e siècle. Il faut comprendre et maîtriser les technologies qui permettent de la collecter, la sécuriser, l’analyser et d’en extraire l’information

 

Le Big Data (ou les données massives) couplé avec le Machine Learning révolutionne l’usage de données. Même si le principe d’analyse et de traitement d’un nombre important de données pour en extraire des informations n’est pas un procédé nouveau, il s’appuie à l’ère du Big Data sur des infrastructures en rupture technologique.

 

On peut maintenant traiter des volumes gigantesques de données, à une vitesse incomparable, le tout en intégrant une variété de données structurées ou non (images, vidéos, sons, textes, logs, etc..). Par conséquent, le Big Data marque une rupture dans les applications dans plusieurs domaines. Par exemple : le marketing, en établissant des profils de consommateurs à partir de leurs habitudes d’achat, permet de passer d’une économie de produit à une économie de services orientés utilisateurs.

 

L’urbanisme, et plus largement la « Smart city », est un autre champ économique qui utilise la technologie, notamment pour optimiser la gestion des services des grandes métropoles. La santé est également un domaine fortement impacté par le big data car elle est en train de passer d’un modèle curatif vers un modèle préventif.

 

La majeure Big Data & Analytics forme des ingénieurs qui sont capables d’accompagner les entreprises dans leurs démarches de transformation digitale par la mise en place des projets de « Datalakes » et d’applications analytiques. Ces changements de paradigme apportent une meilleure compréhension sur les enjeux de la gouvernance et sur la qualité des données.

 

Les objectifs du programme :
– Comprendre la limite de la croissance verticale des systèmes d’information et les avantages des systèmes distribués et redondants pour le traitement parallèle massif et les nouveaux paradigmes qu’ils introduisent.
– Maîtriser les frameworks du Big Data comme Hadoop et Spark.
– Comprendre les différents composants d’un projet Big Data et comment ils interagissent.
– Comprendre les paradigmes Big Data et les mécanismes de la gouvernance de données.
– Comprendre les concepts de Data Warehousing et de Business Intelligence et maîtriser des outils d’ETL et visualisation de données.
– Maîtriser les outils d’analyse et manipulation des données (R, Spark, Python, Matlab, etc..).
– Maîtriser les algorithmes du Machine Learning.
– Apprendre à décrire mathématiquement les problématiques à résoudre et les résoudre algorithmiquement et s’approprier les concepts mathématiques sous-jacents aux algorithmes d’apprentissage.

 

 

La majeure Big data & Analytics

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Le Responsable : Dr. Salim Nahle

salim nahleIngénieur en télécommunication et informatique de l’université Libanaise, faculté de génie (2005), titulaire d’un master 2 en informatique de Paris 6 (2006), docteur en informatique de l’UPMC en 2009. Attaché temporaire d’enseignement et de recherche à Paris 13. Activités de recherches : réseaux maillés sans fils basés sur les technologies Wi-Fi et WiMAX, problématiques d’ordonnancement, routage et qualité de service dans ces réseaux.

 

Entre 2011 et 2014 Salim NAHLE travaille au sein du projet ‘Revolution CT’ à General Electric, Healthcare en tant qu’ingénieur d’étude et développement.

Aujourd’hui il s’intéresse au Big Data, la science de donnée et la cybersécurité. Il a créé 2 spécialisations à l’ECE : Big Data & Analytics et Cybersécurité Défensive.

 

 

LES PARTENAIRES / INTERVENANTS

Thales, ANSSI, IBM, AWS, Wavestone, Excilys, eBusiness Information, Capgemini, Ippon Technologies, Adaltas, Devoteam, SOPRA STERIA, CGI.

Exemples de fonctions occupées par les Alumni

  • Chef de projet Big Data chez GFI
  • Architecte Big Data chez EDF
  • Data Scientist chez IBM
  • Ingénieur de recherche en Computer vision et deep learning chez Heuritech
  • Data Engineer chez CGI…

 

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INSEEC U. est une institution privée d'enseignement supérieur et de recherche interdisciplinaire, implantée à Paris, Lyon, Bordeaux et Chambéry.
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