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Mastère spécialisé Expert BigAnalytics et Métriques

Objectifs, programme, validation de la formation
Objectifs :
CeMastère Spécialisé®Expert Big Analytics et Métriquesa pour objectif de vous faire acquérirle socle de compétencesindispensable à tous les métiers du big data et vous permettre ensuite suivant votre cursus et votre expérience professionnelle d'orienter votre carrièresur des missions qui vous correspondent. Il forme des spécialistes capable de concevoir, mettre en place et piloter des solutions innovantes afin derésoudre la complexité de la gestion et l'analyse de ces grandes masses de données. Les connaissances enseignées sont autant techniques (informatique, mathématiques, statistiques) qu'humaines et sociales.

Objectifs pédagogiques


Au cours de la formation, les étudiants du Mastère Spécialisé ® acquièrent :

  • des compétences transverses : sciences humaines vs techniques du Big data (droit, sécurité, éthique) et recherche des meilleurs compromis face aux défis sociétaux

  • des compétences dedata strategist: conception et management de projet Big data,Gouvernance des Données

  • des compétences dedata scientist: création et évaluation d'algorithmes, machine learning

  • des compétences dedata analyst: conception de métriques et de systèmes de visualisation cohérents avec les besoins métiers


Objectifs professionnels


Les diplômés, au sein des structures qui les emploient, seront en capacité de :

  • conduire une équipede data scientists chargés de valoriser les données d'entreprise (données clients, données d'activités, logs, etc.)

  • assurer une mission de conseilpour la résolution de problèmes complexes liés à l'exploration (de grandes masses) de données hétérogènes

  • accompagner, en tant quedata strategistles grands groupes, les PME, les services de l'Etat et les collectivités dans la maîtrise et la gouvernance de leurs données

  • conduire lapolitique d'acquisitionet de transformation des données en valeurs ou en gisement d'innovation (nouveaux services, transformation des usages, etc.) de son entreprise



Programme de la formation :
Rappels :
Socle théorique pour la data science

Bases en Mathématiques (Statistiques, Graphes, etc.)
Programmation et complexité algorithmique
Bloc 1
Généralités et notions sur le Big data
Introduction et gestion de projets Big Data
Gouvernance, stratégies et sécurité
Bloc 2
Techniques d?actionnabilité de la donnée
Stockage de données réutilisables
Business intelligence & Data as a service
Bloc 3
Bases de données et Programmations Avancées
Bases de données avancées : bigTable, NoSQL
Langages et outils de programmation :R, Python, SCALA, Java, mapReduce, ElasticSearch
Bloc 4
Traitement de Grandes masses de Données
Intelligence artificielle en grande dimension
Traitements distribués
Bloc 5
Big Analytics et Visualisation Décisionnelle
Information Retrieval (extraction d'Information)
Visualisation Décisionnelle

Validation et sanction :
attestation de suivi ou de présence

Type de formation : Certification

Niveau de sortie : sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement
Durée : 392 heures en centre, 840 heures en entreprise

Conventionnement : Non

Conditions d'accès
Public(s) : Cadre demandeur d'emploi, Demandeur d'emploi, Jeune 16-25 ans, Licencié pour motif économique, Particulier, individuel, Public en emploi, Salarié

Modalités de recrutement et d'admission :
Admission sur dossier et entretien individuel.

Niveau d'entrée : niveau I (supérieur à la maîtrise))

Conditions spécifiques et prérequis :
En mathématiques\n\nAlgèbre linéaire (matrices, déterminant, vecteurs propres et valeurs propres)\nBases en probabilités et en statistiques\nLois usuelles (loi de Bernoulli, loi binomiale, loi normale)\nFormule de Bayes\nStatistique descriptive\nMaximum de vraisemblance\n\nEn informatique\n\nComplexité algorithmique\nProgrammation, au moins l'un des langages suivants : Java, Javascript, Python ou R\nBases sur les systèmes de gestion de bases de données (ex. MySQL)\nTechnologies web(quelques notions souhaitables)\n

Modalités d'accès : Accessible en contrat de professionalisation

Lieu de réalisation de l'action
Campus de l?EPF Sceaux - Poincaré,
46/60 rue du Lycée
92330 Sceaux
Accès handicapés : non

Contacts
Contact sur la formation :
Responsable : Stéphanie JACOTIN

Téléphone fixe : 03 25 71 80 08



Contacter l'organisme formateur :
Université Technologique de Troyes
SIRET : 19101060200032
Responsable : Cindy LAFFRAT

Téléphone fixe : 03 25 71 76 00
Site web : http://www.utt.fr



Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Du 05/09/2018 au 31/08/2019
Session débutant le :
Pour connaître les dates des prochaines sessions, veuillez contacter l'organisme de formation.

Adresse d'inscription :
12 Rue Marie Curie CS 42060
10004 Troyes

Modalités de l'inscription :
Inscription auprès de l'organisme de formation
Modalité : Dispositif de formation en entrées et sorties permanentes
Organisme responsable
Université Technologique de Troyes
SIRET : 19101060200032

12 Rue Marie Curie CS 42060
10004 Troyes
Téléphone fixe : 03 25 71 76 00
Site web : http://www.utt.fr


Date de mise à jour : 11/03/2019, Ref : 08_1000030803
En savoir plus
  • Information fournie par :
    Carif Grand Est
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