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.
Pascal VUYLSTEKER
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 – Pascal VUYLSTEKER
Ingénieur Centrale Marseille (1991), titulaire d’un DEA en Informatique (Ulm, Polytechnique, Jussieu) et du Mastère DeSIGeo de l’ENSG/CNAM (2022), il a débuté sa carrière à l’INA en créant des sites web, parmi les tous premiers en France, dans les années 90, puis il a rejoint l’enseignement supérieur en tant que maître de conférence de l’Australian National University. Sa dernière responsabilité avant l’ECE a été celle de DSI dans une association de l’éducation supérieure implantée dans 32 pays. A cette occasion, il a restructuré le SI en externalisant les briques génériques du système vers des SaaS professionelles. Il a rejoint l’ECE en 2022.
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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