Informations générales
Espace Vinci, Paris
Format
- Temps partiel : 3 semaine/mois
- Adapté à l'alternance (contrat de professionnalisation, stage alterné)
La formation est divisée en un socle théorique pour la data science + 5 blocs de compétences (420 heures de formation au total), associés à des thématiques spécifiques.
Chaque module est constitué de deux unités de valeur (UV), dispensées par des enseignants-chercheurs et des professionnels. L’enseignement comprend une grande partie d'activités pratiques : Travaux Pratiques (TP), Etudes de cas (E2C) et Projets.
L’étudiant devra effectuer un stage de 4 mois minimum en entreprise ou dans une administration publique sur une thématique liée au Big Data, produire un rapport et soutenir une thèse professionnelle à l’issue de ce stage.
5 conférences sont organisées au cours du cursus : «Big data et nouveaux métiers du numérique», «Big data : avenir des villes intelligentes», «Analyse des médias sociaux», «La révolution du CRM 3.0» et «Monitoring de grands Réseaux».
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 |
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