Master Data Science

2 Ans | 180 Credits

Le Master « Data Science » a pour objectif d'apporter une formation approfondie sur la manière de concevoir, d’optimiser et d’implémenter des systèmes complexes, mettant en œuvre les technologies les plus récentes dans les domaines du « BIG DATA » et de la fouille de données, intégrant des compétences en informatique (systèmes complexes et programmation de haut niveau), en mathématiques appliquées, en humanités numériques, en industries de la langue (Data et « text mining »). Ce master vise en premier lieu, la reconversion de la cohorte des licenciés en mathématiques. En effet, avec une double compétence en mathématiques & informatique, les diplômés de ce master vont répondre à un très fort besoin des entreprises tunisiennes et internationales.
Le Mastère professionnel « Data Science » convoite à répondre à ce besoin de compétences en formant de futurs cadres :
  • Rapidement opérationnels dans des missions dans le domaine du BIG DATA, grâce à l’acquis des fondamentaux, les études de cas et la pratique sur des problèmes concrets.
  • Responsables, grâce à la compréhension des enjeux éthiques, du respect de la vie privée et du développement durable pour les entreprises internationales et la société d’aujourd’hui.
  • Ayant, grâce à leurs compétences scientifiques et techniques, la maîtrise des masses de données leur permettant d’analyser et d’extraire des connaissances pour aider à la prise de décisions stratégiques et à la création de services innovants.
  • Capables d’aider les organisations à créer de la valeur à partir des données massives : innovation de produits, de processus, marketing, nouveaux modèles de business…
Le parcours de ce mastère professionnel conduit à la vie active.
Le métier visé : Analyste des données
Les diplômés pourront soit :
  1. Travailler dans des entreprises publiques ou privées dont le créneau intègre la fouille de données massives. L’ingénierie du web ou les réseaux sociaux.
  2. Entrer dans les grandes entreprises nécessitant la création et l’exploitation de très grandes banques de données, en recherche et développement, sur des applications de haut niveau et sur l’optimisation des processus et des flux.

Cursus

Code Module Crédits Enseignant Période Mode
UE1 Fondements Mathématiques des Données Scientifiques 2 Sep-Dec P
UE1 Graphe et applications 3 Sep-Dec P
UE1  Atelier Statistique avec R 2 Sep-Dec P
UE2  Introduction au Big Data 4 Sep-Dec P
UE2  Calcul Parallèle et Distribué 3 Nov-Dec P
UE3  Base de Données NoSQL 3 Sep-Dec P
UE3  Système de Gestion des Bases de Données PL_SQL 3 Sep-Dec P
UE4  Anglais 1 2 Sep-Dec P
UE4 Technique de Communication 1 2 Sep-Dec P
UE4 Culture d’Entreprises 2 Sep-Dec P
 UE5  Programmation Orientée Objet (Java) 2 Sep-Dec P
 UE5 Traitement analytique des Bases de Données (SAS) 2 Sep-Dec P
UE5 Analyse de données 2 Sep-Dec P
Code Module Crédits Enseignant Période Mode
UE6 Machine Learning 1 2 Jan-Mai P
UE6 Fouille de données 3 Jan-Mai P
UE6 Atelier Fouille de Données et Machine Learning 2 Jan-Mai P
UE7 Traitement Big Data Avancé 4 Jan-Mai P
UE7 Modélisation des Systèmes pour le Big Data 3 Jan-Mai P
UE8 Systèmes Répartis pour le Big Data 3 Jan-Mai P
UE8 Système d’Information Décisionnel 3 Jan-Mai P
 UE9 Anglais 2 2 Jan-Mai P
UE9 Technique de Communication 2 2 Jan-Mai P
UE9 Création d’Entreprises 2 Jan-Mai P
 UE10 Processus stochastique 2 Jan-Mai P
 UE10 Processus Agile Unifié de Développement 2 Jan-Mai P
UE10 Fondement mathématique pour le traitement du signal 2 Jan-Mai P
Code Module Crédits Enseignant Période Mode
UE11 Machine Learning 2 (Deep Learning) 2 Sep-Dec P
UE11 Fouille de Données Massives 3 Sep-Dec P
UE11 Projet Fédérateur Machine Learning 2 Sep-Dec P
UE12 Traitement Automatique du Langage Naturel 4 Sep-Dec P
UE12 Environnement Cloud pour le Big Data 3 Nov-Dec P
UE13 Projet fédérateur Frameworks Big Data 3 Sep-Dec P
UE13 Analyse et Programmation avec Python 3 Sep-Dec P
 UE14 Anglais 3 2 Sep-Dec P
UE14 Gestion des Entreprises 2 Sep-Dec P
UE14 Droit et éthique informatique 2 Sep-Dec P
 UE15 Architecture Orientée Service 2 Sep-Dec P
 UE15 Bloc Chain Internet of Things and smart systems 2 Sep-Dec P
UE15 Optimisation combinatoire 2 Sep-Dec P
Code Module Crédits Enseignant Période Mode
UE16 Stage 30 P
30

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Chargée de département

Meriam BOUZOUITA

Docteur Ingénieur en TIC de Sup’Com

+216 22 694 368

m.bouzouita@pi.tn