M1/M2 Parcours Big Data

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UFR Sciences et techniques de Pau

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M1/M2 Parcours Big Data

Présentation

Présentation

Le caractère ubiquitaire de l’informatique et des données numériques dans les sociétés modernes fait que la production, l’analyse et le traitement de l’information sont aujourd’hui au cœur du développement économique et concernent tous les secteurs de l’industrie et des services : commerce, santé, sécurité, énergie, transports, aménagement du territoire, etc. Disposer d’outils performants pour produire, extraire, traiter, analyser et présenter les données est désormais une clé de la compétitivité des entreprises. Considérer l’ensemble de l’information circulant sur l’internet comme une immense base de données dynamiques au service des processus de Business Analytics a donné naissance au phénomène Big Data. Il se caractérise par des données de très grande taille (Volume), peu structurées, multi-variables, multidimensionnelles (Variété) et de nature dynamique voire furtive (Vélocité) de par l’impossibilité quelquefois de les stocker, ne serait-ce que provisoirement. Ces caractéristiques posent de nouveaux problèmes, les méthodes habituelles ne supportant souvent pas le passage à l’échelle ou n’étant pas adaptées à ce type de données.

Objectifs

Répondre au défi posé par les données nécessite de nouveaux profils d’ingénieurs alliant une forte compétence technique dans les disciplines de l’informatique et des mathématiques appliquées ainsi qu’une culture de l’entreprise permettant de replacer l’analyse et le traitement des données dans le contexte de l’entreprise. 

Savoir-faire et compétences

Le parcours Big Data forme à la conception et la mise en oeuvre de solutions informatiques pour le traitement et l’analyse de grandes masses de données. Il vise les métiers de Data Analyst  et Data Scientist et a pour objectif de répondre aux besoins grandissants d’entreprises de tous les secteurs d’activité, confrontées au défit du Big Data. Plus précisément les diplômés maîtriseront les méthodes informatiques pour stocker, manipuler, traiter et analyser les grandes masses de données

Informations supplémentaires

Ce parcours est dispensé sur Pau et est proposé en formation initiale mais une offre en formation continue sur 1 an devrait être proposée à partir de janvier 2018.

 

 

Programme

Contenu de la formation

Conformément au référentiel européen (ECTS : European Credit Tranfert System) le programme est organisé en 4 semestres apportant 30 crédits ECTS chacun. Chaque semestre est constitué d’un ensemble d’Unités d’Enseignement (UE) comptant pour quelques ECTS chacune.

Les 3 premiers semestres consistent en cours et projets dispensés sur le site de Pau, le volume horaire respectant le ratio de 2 ECTS = 19h30 de présentiel avec un enseignant, ce qui revient à un créneau de 1h30 par semaine, chaque semestre étant organisé sur 13 semaines.

Le 4e semestre est entièrement consacré à un stage en entreprise de fin d’études de 5 mois minimum, commençant le 1er février.

Chaque semestre peut être effectué à l’étranger, y compris le stage, avec toutefois comme restriction de passer 2 des 3 premiers semestres à Pau. De nombreux accords existent avec des universités étrangères comprenant notamment un accompagnement financier. Les crédits obtenus dans le pays étranger sont validés au retour dans le cadre du master.

Programme de la formation :

Semestre 7Semestre 8Semestre 9Semestre 10
Modélisation 3D

4

NoSQL/NewSQL

2

Datamining

4

 

 

Entrepôts de Données

4

Hadoop

4

Calcul Haute Performance

4

 

 

Statistique Inférentielle

6

Interopérabilité des Données et des Connaissances

4

Text Mining

4

 

 

Parallélisme et GPGPU

2

Cloud

2

Projet Intégrateur Big Data

8

 

 

Machine Learning

2

Modélisation Avancée Centrée UML

4

Projet de Recherche et Développement

4

 

 

Python

2

Développement Web Avancé

4

UE dans master TI ou GAED

4

 

 

Logiciels Statistiques

4

Analyse de Données

4

 

 

 

 

Visual Analytics

4

Mathématiques et Informatique pour le Big Data

4

 

 

 

 

Anglais

2

Anglais

2

Anglais

2

 

 

 

 

 

 

 

 

Stage de Fin d’Etudes30

Contrôle des connaissances

L’obtention du master est prononcée après validation de l’année M2, l’entrée en année M2 étant de droit pour tout étudiant ayant obtenu l’année M1.

Chaque année en septembre les Modalités de Contrôle des Connaissances sont votées par le Conseil d’Administration de l’établissement au plus un mois après la reprise des cours. Elles définissent les modalités de validation de chaque UE, de chaque semestre et de chaque année.

Stages

Le 4e semestre est entièrement consacré à un stage en entreprise de fin d’études de 5 mois minimum, commençant le 1er février.

Admission

Condition d'accès

Admission de droit pour les étudiants inscrits dans le Cursus Master en Ingénierie Mathématiques et Informatique.

Admission en M1 seulement sur dossier pour des autres étudiants :

  • titulaires d’une licence en mathématiques et informatique ou équivalent,
  • titulaires d’un diplôme d’ingénieur CTI avec formation solide en informatique ou ayant validé au moins la première année du cycle ingénieur.

Pour candidater :

  • étudiants à l'étranger : procédure Campus France
  • étudiants en France : https://apoflux.univ-pau.fr/etudiant/
  • en cas de difficulté : regine.dufaur-dessus @ univ-pau.fr

 

 Capacité d'accueil

 Date d’ouverture
de la campagne de recrutement

Date de clôture
de la campagne de recrutement 

 20

 18 avril 2017

 26 mai 2017

Depuis la loi n° 2016-1828 du 23 décembre 2016, le master est un cursus de 4 semestres, sans sélection intermédiaire, conduisant au diplôme national de master. Cette loi introduit un recrutement des étudiants à l'entrée en première année du master (sur dossier ou concours). Chaque mention ou parcours fixe une capacité d’accueil, les modalités du recrutement ainsi que le calendrier de la campagne de candidature.

Pré-requis nécessaires

Le candidat doit être capable de suivre un master mention mathématiques ET un master mention informatique, le contenu du master Big Data étant constitué d'enseignements du master mention mathématiques et du master mention informatique. La liste des enseignements suivis, avec volume horaire et notes obtenues, devra attester de cette capacité.

Et après

Poursuite d'études

Possibilité de poursuivre en doctorat.

Poursuite d'études à l'étranger

Les étudiants diplômés ont toujours la possibilité de postuler sur les nombreuses offres de thèse dans le domaine du Big Data à l’étranger mais, contrairement aux études à l’étranger pendant la formation de master, aucun accord spécifique n’existe pour la poursuite en thèse à l’étranger.

Insertion professionnelle

Les "vraies" formations sur le Big Data, couvrant à la fois les domaines des mathématiques appliquées et de l'informatique, sont très rares aujourd’hui en France alors qu'il existe une pénurie constatée de diplômés. Le gouvernement a d’ailleurs adopté un plan Big Data en juillet 2014 pour faire face à ce défi, plan qui souligne le besoin en formations de haut niveau. L’insertion professionnelle des futurs diplômés devrait donc être particulièrement aisée.

Contact(s)

Composante

Lieu(x) de la formation

  • Pau

Plus d'infos

Crédits ECTS 120

Public concerné

  • Formation initiale

Formation à distance Non

Effectif 20

Stage Obligatoire (5 mois)