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EISTI
Master international en Systèmes Décisionnels / Big Data
Master 2
2 an(s)
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École d'ingénieurs
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Objectifs
Le Master en Sytèmes décisionnels (Business Analytics/Big Data) Architecture, Exploration de données et Optimisation ADEO, accrédité par le Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche, s'appuie sur l'excellence reconnue de notre école d'ingénieurs en intelligence d'affaires, en aide à la décision, Business Intelligence et Business Analytics/Big Data.
Il s’adresse prioritairement aux étudiants étrangers non francophones.
Il est enseigné en anglais.
La formation permet d'obtenir un Diplôme National de Master, reconnu par l'État.
L’objectif de ce master est de former des spécialistes en système d'information et en aide à la décision, disposant d'une large palette d'outils mathématiques et informatiques permettant de modéliser des problèmes réels, analyser leur complexité, et apporter des solutions algorithmiques et architecturales efficaces. L’enjeu des dix prochaines années est le big data.
Les applications visées concernent l'optimisation dans les traitements de grosse masse de données ou Big Data, la logistique, la productique, mais surtout le développement d'architecture de systèmes décisionnels. Ces applications concernent la plupart des métiers de l’entreprise : la logistique, la production, la finance, le marketing, la gestion de la relation client.
Le besoin en formation de spécialistes informatiques dans ces domaines ne cesse d’augmenter. Des études récentes mettent en évidence une forte demande de formation dans ces domaines.
Spécificités du Master ADEO
Points distinctifs de cette formation :
- La triple compétence architecture (décisionnelle), fouille de données et optimisation des ressources de l'entreprise.
- Ce master sera animé par une équipe pluridisciplinaire : statistiques, Data Mining, recherche opérationnelle, architecture.
- Réalisation des projets interdisciplinaires.
- Les méthodes et les techniques enseignées dans ce programme relèvent des domaines qui sont à la pointe dans l’industrie et la recherche comme : fouille d’opinions, réseaux sociaux et Big Data, optimisation, allocation de ressources et architectures des systèmes décisionnels.
- Cette formation est étroitement adossée à la recherche : plusieurs élèves préparent leurs projets de fin d’études sur des thèmes du laboratoire L@RIS encadrés par des membres du laboratoire (doctorants et enseignants chercheurs).
- La formation sur les outils utilisés en industrie dédiés au Data Mining, à la recherche opérationnelle et au décisionnel facilite l’accès à l’emploi des diplômés.
- Des partenariats industriels très engagés dans le Big Data ont été développés :
- SAS via le programme académique et une chaire d'entreprise, permet de mettre à disposition de nos étudiants des modules décisionnels comme Entreprise Miner (Data Mining), SAS-OR (recherche opérationnelle).
- SAP via University Alliance Program, permet de mettre à disposition de nos étudiants les dernières versions des modules décisionnels de SAP que sont SAP-BW et SAP-Business Objects.
Public visé
Ce Master est destiné aux titulaires d’une licence en Informatique ou équivalente. L’admission se fait sur dossier. Les candidats ayant un équivalent M1 pourront être admis directement en M2.Pour les non anglophones d’origine, les candidats doivent prouver leur niveau d’Anglais. Sont acceptés :
- TOEFL (Test of English as a Foreign Language) : score minimum de 80
- TOEIC (Test of English for International Communication) : score minimum de 800
Ou d’autres tests équivalents.
Programme
ORGANISATION
2 années à temps plein , 120 ECTS
Langue d'enseignement: anglais
Les 3 pilliers du master ADEO :
- La modélisation, la recherche opérationnelle et l'aide à la décision
- L’exploration et la fouille de données
- La "Business Intelligence"
Programme du M1 : de septembre à juin (60 ECTS, 611 h)
Le M1 donne les bases en informatique et en mathématiques nécessaires pour le M2. On retrouve les trois piliers qui caractérisent ce master. En plus de cette base, des éléments indispensables de gestion de projet ont été inclus au programme. Cette année de formation s'achève par la réalisation d'un projet transverse en équipe.
Télécharger le syllabus M1
Exploration des données
- Statistique inférentielle (3 ECTS, 30h, 1 S*)
- Analyses des données (2 ECTS, 24h, 1 S)
Mathématiques pour l'Information
- Equations Différences Partielles et différences finies (3 ECTS, 30h, 1 S)
- Recherche opérationnelle : optimisation linéaire (2 ECTS, 20h, 1 S)
- Optimisation combinatoire (2 ECTS, 18h, 1 S)
- Théorie de la complexité (1 ECTS, 9h, 1 S)
- Simulation et processus stochastique (3 ECTS, 30h, 2 S**)
- Introduction aux modèles de prévision (2ECTS, 21h, 2 S)
- Optimisation déterministe et stochastique (3 ECTS, 30h, 2 S)
- Introduction à la fouille de données (2 ECTS, 21h, 2 S)
Logiciel et Architecture
- Modélisation orientée objet avec UML (3 ECTS, 30h, 1 S)
- Conception et programmation orientée objet avec Java (2 ECTS, 30h, 1 S)
- Bases de données relationnelles : Modélisation et conception et administration (3ECTS, 30h, 1 S)
- PLSQL (2 ECTS, 21h, 2 S)
- Architecture et programmation Réseau (3 ECTS, 30h, 2 S)
- Programmation parallèle (3 ECTS, 30h, 2 S)
Science de l'ingénieur
- Signaux et systèmes (3 ECTS, 21 h, 1 S)
- Traitement du signal (3 ECTS, 30h, 1 S)
Recherche
- Initiation à la recherche (1 ECTS, 9h, 1 S)
- Projet transverse de recherche finalisée (5 ECTS, 50h, 2 S)
Gestion de projet
- Cycle en V et méthodes AGILE (2 ECTS, 21h, 2 S)
Langue vivante
- Français Langue étrangère (6 ECTS, 61h, 1&2 S)
- Projet personnel et professionnel (1 ECTS, 15, 1 S)
*1 S= 1èr semestre, ** 2 S= 2éme semestre
M2 Program: from September to September (60 ECTS, 641h)
Comme dans le M1, on retrouve les trois piliers du master mais à un niveau d'expertise. Pour former des experts dans notre domaine, il faut donner des véritables compétences en modélisation, conception et réalisation en architecture informatique, exploration et fouille de données et optimisation.
Le M2 est découpé en 2 semestres. Le premier totalise 30 ECTS. Le deuxième semestre se décompose en deux parties : une première partie de cours pour 12 ECTS et une deuxième partie constituée d’un stage pour 9 ECTS, ainsi que une thèse de master pour 9 ECTS.
Télécharger le Syllabus M2
Technologies informatiques
- Web Services (3 ECTS, 24h, 1 S)
- NOSQL (2 ECTS, 20h, 1 S)
- Java EE (3 ECTS, 24, 1S)
Exploration des données
- Web sémantique et Ontologie (2 ECTS, 20h, 1 S)
- Fouille de données : approche applicative (2 ECTS, 20h, 1S)
- Analyse des réseaux sociaux (2ECTS, 18h, 1S)
- Intelligence collective: Web Mining et indexation multimédia (2 ECTS, 20h, 2 S)
- SAS : Entreprise Miner et Big Data (2 ECTS, 20h, 2 S)
- Text Mining et langage naturel (2 ECTS, 20h, 2 S)
Recherche opérationnelle
- Recherche opérationnelle approfondie : modélisation et applications métiers (2 ECTS, 21h, 1 S)
- Théorie des jeux (1 ECTS, 10h, 1 S)
- Modèles de prévision (2 ECTS, 20h, 1 S )
- Programmation par contraintes (2 ECTS, 20h, 2 S)
- Optimisation multi objectif et multi critères (2 ECTS, 20h, 2 S)
- SAS OR (2 ECTS, 20h, 2 S)
Recherche
- Initiation à la recherche : étude d’un document scientifique (1 ECTS, 10h, 1 S)
- Projet transverse de recherche finalisée (2 ECTS, 39, 2 S)
Architecture décisionnelle
- Théorie du décisionnel (2 ECTS, 20h, 2 S)
- Pratique du décisionnel (2 ECTS, 20h, 2 S)
Langue et projets (4ECTS, 105h, 1&2 S)
- Français Langue étrangère (81h, 1&2 S)
- Atelier CV ( 9h, 1 S)
- Projet personnel et professionnel (15h, 1 S)
Stage
- Stage en entreprise ou laboratoire de recherche (9 ECTS, au moins 22 semaines)
Thèse de master
- Thèse de Master (9 ECTS, 150h, 2 S)
Stage
Les étudiants du Master Systèmes décisionnels doivent effectuer un stage de 22 semaines minimum. Cette expérience professionnelle, en complément des compétences académiques acquises durant le programme, fait partie à part entière des conditions d’obtention du diplôme, et est essentielle pour la carrière professionnelle de l’étudiant. L’objectif principal de ce stage est de permettre la mise en pratique des cours enseignés pendant le cursus.
La convention de stage est établie par consentement mutuel entre l’entreprise, l’étudiant et l’EISTI. 3 rendez-vous doivent être organisés entre le stagiaire, son tuteur au sein de l’entreprise et son tuteur de stage à l’EISTI. Chaque rendez-vous donnera lieu à une présentation professionnelle du stagiaire qui sera évaluée.
En plus de ces rendez-vous, l’étudiant devra rédiger un rapport de stage qui contiendra les éléments suivants :
- La description de l’entreprise/du laboratoire
- La description de la mission
- L’analyse et la synthèse du travail effectué
- Une analyse personnelle du stage: ce qui a fonctionné ou pas.
EISTI career center propose différents services pour assister les étudiants dans leur recherche de stage:
- Forum entreprises
- EISTI ALUMNI rendez-vous
- CV/letter de motivation /entretien workshops
- Conférences avec intervention de professionnels
- Outils de recherche pour un emploi ou un stage
Enseignement
Toutes les classes sont enseignées en anglais à l’exception de:
- Le cours de FLE : français en langues étrangères qui a pour objectif d’apprendre aux étudiants à comprendre et s’exprimer en français
- Le cours d’ouverture culturelle qui a pour objectif d’ouvrir les étudiants à la culture française.
Les étudiants non-francophones devront participer à une semaine intensive de cours en Français avant le début du programme, afin de leur permettre de d’acquérir les compétences linguistiques nécessaires pour la vie quotidienne.
Plateforme de e-learning
L’EISTI propose à tous ses étudiants une plateforme de e-learning, qui permet de compléter l’enseignement dispense en classe.
- Polycopiés des cours, travaux pratiques and tutorial en ligne,
- Questions et discussions entre les professeurs et les étudiants, et entre les étudiants,
- Possibilité de rendre des travaux en ligne.
Tous les étudiants de master sont dotés d’un PC portable pour toute la durée du programme, qui reste la propriété de l’EISTI.
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EISTI vous rappellera pour préciser vos besoins et vous proposer un devis.
En résumé
Objectif
Durée
2 an(s)
Coût
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Modes d'enseignement
En école ou centre de formation