Mastère spécialisé Geo data management for energy mix - Label Conférence des Grandes Écoles - MS N°1025

Objectifs

Le Mastère Spécialisé® Geo Data Management for Energy Mix (GDM) vise à former des spécialistes capables de gérer, structurer et valoriser l'ensemble des données géoréférencées utilisées dans les projets énergétiques de la transition énergétique.

Il répond aux besoins croissants des industries de l'énergie, de l'environnement et des géosciences, confrontées à une explosion des volumes de données et à la nécessité d'intégrer performance, sobriété numérique et durabilité.

Le programme permet d'acquérir une vision complète du cycle de vie des données : acquisition, structuration, stockage, interopérabilité, sécurité, qualité, partage, analyse avancée. Il développe des compétences techniques, organisationnelles et managériales, en s'appuyant sur les standards internationaux (DAMA-DMBOK, PMBoK, standards Energistics).

À l'issue du MS, les diplômés sont capables de :

- Identifier, classer et comprendre les données géoréférencées issues des géosciences, de l'E&P, des ENR et des projets environnementaux.

- Appliquer les principales fonctions du Data Management : data quality, metadata, master data, data modeling, data architecture, data governance, data security.

- Concevoir et maintenir un modèle de données, du conceptuel au physique.

- Assurer la gouvernance de la donnée, définir rôles, politiques, règles et processus.

- Utiliser des SIG et outils de géomatique, intégrer des données satellitaires, lidar, GNSS, orthophotos, et structurer la métadonnée associée.

- Interroger et administrer des bases SQL et NoSQL, spatial databases, data warehouses.

- Exploiter les services web et infrastructures cloud, créer des pipelines et workflows d'intégration.

- Mettre en œuvre des outils d'analyse, BI et Machine Learning appliqués à des cas réels.

- Piloter un projet de data management avec les méthodes reconnues du PMBoK.

- Intégrer les enjeux HSE, climat, sobriété numérique et économie circulaire dans les projets.

La dimension professionnelle forte — projets, terrain, cas industriels, mission en entreprise — permet une intégration rapide dans les équipes opérationnelles.

Enfin, le programme prépare à deux certifications reconnues : DAMA/CDMP et PMI/CAPM.

Programme de la formation

Le programme s'articule autour de 6 unités d'enseignement (759 h) et d'une mission professionnelle (4 à 6 mois).

1. GDM1 – Energy & Environment Data and Techniques (9 ECTS)

- Panorama des projets énergétiques (O&G, CCUS, géothermie, éolien, solaire) et des données associées : données - géologiques, sismiques, puits, réservoir et production.

- Terrain à Fontainebleau (géologie, collecte de données).

- Projet intégré utilisant un jeu de données réel.

2. GDM2 – Georeferenced Data & Geomatics (7 ECTS)

- Acquisition et traitement des données topographiques : GNSS, géodésie, photogrammétrie, lidar, images satellites.

- SIG : QGIS, ArcGIS, web GIS, ETL, spatial analysis.

- Projet SIG + projet inter-UE avec GDM1.

3. GDM3 – Data Management Methods (10 ECTS)

-Cœur du MS : disciplines du DMBoK (data quality, metadata, master data, data governance, architecture, security, storage, integration).

- Standards d'interopérabilité Energistics (WITSML, RESQML, PRODML).

- Digitalisation, cloud, data rooms.

- Préparation et passage de la certification DAMA/CDMP.

4. GDM4 – Information Technology & Services (7 ECTS)

- Outils IT appliqués aux géodonnées :

- Cloud, Docker, UML, SQL, NoSQL, PostGIS, administration de bases, sécurité IT/IS.

- Python, Linux, Gitlab.

- Web services (WMS/WFS), accès capteurs.

5. GDM5 – Project Management & Final Project (8 ECTS)

- Méthodes PMBoK, gestion de projet, management d'équipes, communication.

- Sobriété numérique et empreinte carbone.

- Projet final : cahier des charges et démonstrateurs sur cas industriel réel.

- Préparation à la certification CAPM (PMI).

6. GDM6 – Data Analytics & Machine Learning (4 ECTS)

- BI, data modeling pour l'analytics.

- ML : régressions, classification, clustering, réduction de dimensions.

- Deep learning & NLP.

- Analyse raster et télédétection.


Mission professionnelle (30 ECTS) = 4 à 6 mois en entreprise.

Travaux typiques : data management E&P, projets CCUS, SIG, interopérabilité, data architecture, ML sur géodonnées.

Rapport + soutenance.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Bac + 5 et plus