La data est l’or noir du 21ème siècle. Il faut comprendre et maîtriser les technologies qui permettent de la collecter, la sécuriser, l’analyser et d’en extraire l’information.
Zouina ALLANIC
Responsable de la Majeure Big Data & Analytics
Majeure Big Data & Analytics
La révolution des données
Présentation du Cycle Ingénieur Majeure Big Data & Analytics
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..).
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 Cycle Ingénieur Majeure Big Data & Analytics
Comprendre les limites de la croissance verticale des systèmes d’information
Maîtriser les frameworks du Big Data comme Hadoop et Spark
Comprendre les concepts de Big Data et les mécanismes de la gouvernance de données
Maîtriser les algorithmes du Machine Learning et les outils d’analyse et de manipulation des données (R, Spark, Python, Matlab, etc.)
Le Programme du Cycle Ingénieur Majeure Big Data & Analytics
Le Big Data (ou les données massives) couplé avec le Machine Learning révolutionne l’usage de données.
- Technologies web avancées
- Bases de données avancées
- Systèmes d’exploitation
- Réseaux informatiques
- Infrastructure IT
- DevOps avec SRE
- Machine learning
- Sécurité des systèmes d’information
Cette formation est également disponible en APPRENTISSAGE.
Les débouchés du Cycle Ingénieur Majeure Big Data & Analytics
- Chef de projet Big Data
- Architecte Big Data
- Data scientist
- Ingénieur de recherche en computer vision et deep learning
- Data engineer
Le responsable de la Majeure – Zouina ALLANIC
Ingénieure, titulaire d’un DEA en Informatique de l’université Pierre et Marie Curie et docteur de l’université Paris-Sud Orsay (1997), elle a commencé sa carrière chez Six Financial Information en tant IT Project Engineer dans la conception et le développement d’applications temps réel. Elle a également une expérience de plusieurs années dans la gestion des crises IT et la réponse aux incidents liés au domaine de l’information boursière.
Passionnée par le numérique au service de l’éducation, Zouina Allanic a géré la filière Informatique du campus parisien d’un grand groupe français spécialisé dans l’enseignement numérique privé. Elle a aussi créé une startup dans les Edtechs pour sensibiliser les jeunes au numérique et les aider à comprendre le monde technologique qui les entoure.
Le programme
2ème année du cycle ingénieur (S7 et S8)
| Cours | Heures |
|---|---|
| Technologies web avancées | 30h |
| Bases données avancées | 27h |
| Systèmes d’exploitation | 27h |
| Réseaux informatiques | 27h |
| Infrastructures IT | 18h |
| DeOps avec SRE | 27h |
| Electif 1 : Microsoft C# ou Java avancé | 27h |
| Electif 2 : Programmation mobile ou Mathématiques pour les Data Scientists | 27h |
| Machine Learning I | 33h |
| Sécurité de système d’information I | 24h |
| Management des systèmes d’information | 18h |
| Sécurité des réseaux informatiques | 27h |
| Conférences : Règlementation de données et RGPD, Business Intelligence, Identity |
3ème année du cycle ingénieur (S9)
| Cours | Heures |
|---|---|
| Business Intelligence | 20h |
| Real Time Big Data Search and Analytics | 8h |
| Machine Learning II | 16h |
| Deep Learning | 28h |
| Big Data Ecosystem | 28h |
| Data Engineering with Spark | 12h |
| Data Analytics | 28h |
| Ethique de l’intelligence artificielle | 20h |
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