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. Jean-Michel BUSCA

Ingénieur ENSIMAG (1988) et Docteur de l’Université Pierre et Marie Curie (2007), il a débuté sa carrière chez Capgemini, où il a travaillé comme chef de projet et responsable technique d’agence au développement de services en ligne grand public, dont l’annuaire électronique. Passionné de science, il s’est ensuite tourné vers la recherche, et a étudié au LIP6 et à l’INRIA les systèmes pair-à-pair, la cohérence et la réplication de données à large échelle, et participé au projet de recherche européen Grid4All.

Depuis 2009, il se consacre à l’enseignement et met au service des élèves son expérience dans l’industrie et la recherche

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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