Master Data Science

2 Ans | 120 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.

Pour être admis en Master, vous devez détenir le diplôme minimal requis pour le niveau de formation que vous visez

  • Accès en première année master (M1) :– Être titulaire d’une licence Informatique, Mathématiques, Informatique de Gestion, ou équivalent,- Passer avec succès l’entretien d’admission.
  • Accès en deuxième année master (M2) :– Avoir réussi la première année master dans l’une des spécialités du Big Data.- Passer avec succès l’entretien d’admission.
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.
    • MOS2 Excel
    • IBM Big Data
  • Tous les frais mentionnés sont Hors TVA (le taux en vigueur en Janvier 2020 est de 7%)

    Durée Type de Frais Étudiants Tunisiens Étudiants Internationaux
    2 ans Frais de Dossier
    (payable une seule fois lors de la première inscription dans un cycle à PI)
    700 DTTTC 250 € TTC
    Frais annuel d’inscription 7450 DTHT 3400 € HT
    Frais annuel d’inscription(Temps aménagés) 5750 DTHT 2100 € HT

    Cursus

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

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      Chargée de département

      ASMA BEN AMMAR

      +216 99 333 124

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