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Mastère Spécialisé Big Data : gestion et analyse des données massives

Mastère Spécialisé

15 mois

18500 € TTC

École d'ingénieurs

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Objectifs

Le Mastère Spécialisé® Big Data offre de nouvelles compétences techniques pointues dans la collecte, la représentation, la modélisation et l'analyse des données, ainsi que dans la maîtrise du stockage distribué. Au-delà de ces savoir-faire techniques, le Mastère Spécialisé® fournit des connaissances transverses pour acquérir une vision stratégique de la gestion des données.

Après ce Mastère Spécialisé®, vous saurez anticiper les nouveaux services et usages tout en prenant en compte les aspects juridiques relatifs à la collecte, au stockage et à l’exploitation des données personnelles.

DÉBOUCHÉS ET MÉTIERS : L’État positionne le big data parmi ses 34 plans pour la nouvelle France industrielle et table sur la création de 10 000 emplois directs d’ici 2020 en tant que data scientist, architecte de système d’information big data ; chief data officer, data protection officer, ou encore expert en data visualisation.

Public visé

Les candidats doivent être titulaires :

- d’un diplôme d’ingénieur en informatique ou en télécommunications, ou

- d’un master 2 universitaire scientifique ou technique, en informatique ou en mathématiques appliquées, ou

- de diplômes étrangers de niveau équivalent à bac+5, MSc ou MBA, en informatique ou mathématiques appliquées.

Un niveau d’anglais est exigé : TOEIC de 700 au moins, TOEFL (Paper) de 550 au moins ou un niveau similaire d’un test équivalent.

Il est fortement recommandé à tous les candidats de suivre le MOOC « Fondamentaux pour le Big Data » et de joindre leurs résultats à leur dossier de candidature. La prochaine session du MOOC a lieu du 30 janvier au 03 avril 2017 ; notez que les résultats peuvent être transmis dans un second temps, après le dépôt du dossier complet.

Le processus d’admission se fait selon plusieurs étapes et en deux phases : admissibilité (avant le jury) et admission (après le jury).

Programme

Le programme s'appuie sur de nombreuses études de cas et des retours d’expérience, avec 4 périodes de formation sur 9 mois suivies d'un stage de 4 à 6 mois. Un projet professionnel Fil Rouge et des séminaires thématiques complètent le cursus.

- PÉRIODE 1 : Systèmes répartis pour le Big Data, Statistique, Bases de données, Algorithmes distribués pour les grandes bases de données, Hadoop, Kit Data Science

- PÉRIODE 2 : Machine Learning, NoSQL-NewSQL, Économie de l’Internet et Droit des données personnelles, Projet « Fil rouge »

- PÉRIODE 3 : Sécurité informatique pour le Big Data, Économétrie pour le Big Data, Machine Learning avancé, Projet « Fil rouge »

- PÉRIODE 4 : Données du web, Visualisation d’informations, l’Écosystème Big Data, Projet « Fil rouge »

PROJET FIL ROUGE : Ce projet place un groupe d’étudiants en situation professionnelle pour mettre en pratique les connaissances acquises. Les projets sont proposés par de grandes entreprises comme EDF, GRDF, Capgemini, PSA Peugeot Citroën, UGC, Morpho ou des start-up comme Ownpage, ToucanToco, DCbrain, Yuzu, Kernix et portent des thématiques variées : e-réputation, recommandations de films, cartographie musicale, repérage des clients fragiles, attractivité d’un article de presse, prédiction de l’attrition (churn)… Ils portent toujours sur des données et des problématiques réelles des entreprises.

THÈSE PROFESSIONNELLE : Elle représente à la fois un moyen privilégié d’acquisition de connaissances et l’occasion de mettre en pratique, au cours d'un stage au sein d’une entreprise, les méthodes, techniques, outils et approches étudiés pendant la période de cours. Elle offre l’opportunité de confronter l’expérience pratique et la réflexion conceptuelle. Lorsque la problématique de la thèse est liée à un aspect concret, ce qui est souvent le cas, elle doit cependant présenter un niveau théorique suffisant.

SÉMINAIRES DU JEUDI : Ces séminaires thématiques sont organisés toutes les semaines sur les 4 périodes pour créer des rencontres avec les professionnels du secteur. Des spécialistes de sociétés comme Thales, Nextperformance, Terradata, Syncsort, McKinsey, Alstom Power, Total, Dataiku, Cdiscount… viennent échanger avec les étudiants et présenter leurs projets Big Data. L’objectif des séminaires est de présenter des cas, de les analyser et d’en discuter les tenants et aboutissants.

 

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Centre

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En résumé

Durée

15 mois

Coût

18500 € TTC

Modes d'enseignement

En école ou centre de formation

Type d'établissement

École d'ingénieurs

Domaine secondaire

Base de données

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