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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.

Tous les frais mentionnés sont Hors TVA (le taux en vigueur en Janvier 2020 est de 7%)

DuréeType de FraisÉtudiants TunisiensÉtudiants Internationaux
3 ans Frais de Dossier
(payable une seule fois lors de la première inscription dans un cycle à PI)
500 DTTTC250 € TTC
Frais annuel d’inscription6825 DTHT3400 € HT

Cursus

CodeModuleCréditsEnseignantPériodeMode
UE1Fondements Mathématiques des Données Scientifiques2Sep-Dec P
UE1Graphe et applications3Sep-Dec P
UE1 Atelier Statistique avec R2Sep-Dec P
UE2 Introduction au Big Data4Sep-Dec P
UE2 Calcul Parallèle et Distribué3Nov-Dec P
UE3 Base de Données NoSQL3Sep-Dec P
UE3 Système de Gestion des Bases de Données PL_SQL3Sep-Dec P
UE4 Anglais 12Sep-Dec P
UE4Technique de Communication 12Sep-Dec P
UE4Culture d’Entreprises2Sep-Dec P
 UE5 Programmation Orientée Objet (Java)2Sep-Dec P
 UE5Traitement analytique des Bases de Données (SAS)2Sep-Dec P
UE5Analyse de données2Sep-Dec P
CodeModuleCréditsEnseignantPériodeMode
UE6Machine Learning 12Jan-Mai P
UE6Fouille de données3Jan-Mai P
UE6Atelier Fouille de Données et Machine Learning2Jan-Mai P
UE7Traitement Big Data Avancé4Jan-Mai P
UE7Modélisation des Systèmes pour le Big Data3Jan-Mai P
UE8Systèmes Répartis pour le Big Data3Jan-Mai P
UE8Système d’Information Décisionnel3Jan-Mai P
 UE9Anglais 22Jan-Mai P
UE9Technique de Communication 22Jan-Mai P
UE9Création d’Entreprises2Jan-Mai P
 UE10Processus stochastique2Jan-Mai P
 UE10Processus Agile Unifié de Développement2Jan-Mai P
UE10Fondement mathématique pour le traitement du signal2Jan-Mai P
CodeModuleCréditsEnseignantPériodeMode
UE11Machine Learning 2 (Deep Learning)2Sep-Dec P
UE11Fouille de Données Massives3Sep-Dec P
UE11Projet Fédérateur Machine Learning2Sep-Dec P
UE12Traitement Automatique du Langage Naturel4Sep-Dec P
UE12Environnement Cloud pour le Big Data3Nov-Dec P
UE13Projet fédérateur Frameworks Big Data3Sep-Dec P
UE13Analyse et Programmation avec Python3Sep-Dec P
 UE14Anglais 32Sep-Dec P
UE14Gestion des Entreprises2Sep-Dec P
UE14Droit et éthique informatique2Sep-Dec P
 UE15Architecture Orientée Service2Sep-Dec P
 UE15Bloc Chain Internet of Things and smart systems2Sep-Dec P
UE15Optimisation combinatoire2Sep-Dec P
CodeModuleCréditsEnseignantPériodeMode
UE16Stage30 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