Master mention électronique, énergie électrique, automatique (E3A) parcours communication and data engineering - 2ème année
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000279427
Organisme responsable :
UNIVERSITE PARIS-SACLAY
(ouvre dans un nouvel onglet)
Référentiels
Code Rome
- H1206 Management et ingénierie études, recherche et développement industriel
- H1402 Management et ingénierie méthodes et industrialisation
- H2502 Management et ingénierie de production
- I1102 Management et ingénierie de maintenance industrielle
- M1804 Études et développement de réseaux de télécoms
Formacode
- 24354 : Électronique
- 24472 : Automatisation
- 31676 : Bureau d'études
- 32062 : Recherche développement
Présentation de la formation
Objectifs
Analyser des problèmes dans le champ de l'EEEA a? l'aide d'outils mathématiques, informatiques et statistiques Utiliser des techniques de résolution classique ou innovante Appliquer des concepts de l'EEEA en tenant compte des contraintes externes (environnementales, mécaniques, thermiques…) Utiliser les appareils et les techniques de mesure les plus courants ainsi que ceux utilisant des technologies complexes et innovantes Développer des logiciels d'acquisition…
- Analyser des problèmes dans le champ de l'EEEA a? l'aide d'outils mathématiques, informatiques et statistiques
- Utiliser des techniques de résolution classique ou innovante
- Appliquer des concepts de l'EEEA en tenant compte des contraintes externes (environnementales, mécaniques, thermiques…)
- Utiliser les appareils et les techniques de mesure les plus courants ainsi que ceux utilisant des technologies complexes et innovantes
- Développer des logiciels d'acquisition et d'analyse de données
- Développer des stratégies de commande et de pilotage de process
- Identifier les sources d'erreur dans la chaîne d'acquisition des données expérimentales
- Corriger les erreurs de mesure
- Utiliser de manière experte des logiciels métier adaptés aux problématiques de l'EEEA et développer des stratégies originales de programmation à des fins de pilotage de process
- Analyser des données expérimentales (big-data, images…) en utilisant des approches variées (machine ou deep learning, réseaux de neurones) et le cas échéant fournir des éléments d'information à une IA dédiée à une problématique de l'EEEA
- Exploiter des données pour élaborer un modèle de comportement ou de connaissance en utilisant les outils de l'EEEA
- Valider un modèle par comparaison de ses prévisions avec les données expérimentales
- Concevoir des programmes informatiques dans le champ de l'EEEA et utiliser divers langages en tenant compte des problématiques de sécurité des données
- Intégrer des systèmes électroniques et informatiques complexes incluant le traitement et l'analyse de données issues de systèmes connectés
- Concevoir et dimensionner des systèmes dans les champs de l'EEEA et de la mécatronique en tenant compte de problématiques environnementales, notamment la maitrise de l'énergie
- Analyser et mettre en œuvre des nouvelles technologies
Programme de la formation
Le stage peut être effectué sur un campus de Paris-Saclay ou ailleurs.
Validation et sanction
Type de formation
Certifiante
Niveau de sortie
Bac + 5 et plus
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
400 h
En entreprise
800 h
Financement
- Conventionnement
- Oui
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Niveau d'entrée
Bac + 3 et 4
Conditions spécifiques et prérequis
Stochastic Processes, Digital Signal Processing, and Advanced Programming
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
8 Rue Joliot-curieBâtiment Eiffel-
91190 Gif-sur-Yvette
Responsable : Université Paris-Saclay
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
UNIVERSITE PARIS-SACLAY
91190 Gif-sur-Yvette - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes