BLOC A - APPRÉHENDER SON ENVIRONNEMENT MÉTIER

• Stratégies des organisations
• The Green IT : Développement durable
• Gouvernance d'entreprise
• RGPD 2, contrats et licences, free et opensource
• Langue vivante : anglais - Préparation à l'entretien RH
• Mémoire d'entreprise : préparation

BLOC B - CONCEVOIR, INNOVER ET DÉVELOPPER LE S.I

• C# sous Windows
• JAVA : approfondissement et persistance
• Réalité virtuelle : initiation
• Développement application web
• Administration réseaux appliquée
• Réseau OSI (couches basses - cryptographie)
• Big Data - Machine Learning - Introduction
• PYTHON : initiation, harmonisation
• Réseau OSI (Couches basses/cryptographie)
• Systèmes distribués Multiprocessus et Sécurité
• Admin./Sécurité Système WINDOWS
• Clouding et virtualisation Vmware
• Angular JS

BLOC C - PILOTER LE PROJET 

• Management d'un projet
• Conduite projet AGILE (Scrum - Xtreme) (Anglais) 

BLOC D - ACCOMPAGNER L'ENTREPRISE VERS LES NOUVELLES TECHNOLOGIES/PARCOURS SPÉCIALISÉS

• Réalité Virtuelle
• Applications MOBILE [Androïd/iOS]
• Big Data-Machine Learning - I
• DEVOPS sur Projet Web

BLOC A - APPRÉHENDER SON ENVIRONNEMENT MÉTIER

• Langue vivante : anglais
• Numérique : ASP,SAAS,développement/intégration, outsourcing
• Thèse professionnelle : préparation

BLOC B : CONCEVOIR, INNOVER ET DÉVELOPPER LE S.I

• Réseau OSI (couches basses/cryptographie)
• Routage OSI et algorithmes
• Systèmes Distribués Multiprocessus et Sécurité - II
• Sécurité routeur et interconnexion réseau
• Sécurité des S.I/Windows
• Objet avancé : framework SPRING BOOT (java web)

BLOC C - PILOTER LE PROJET

• Agile Projects : SAFE, l'agilité à l'échelle (english)
• Management du changement
• Conduite d'un projet cas réel sous certif. CAMP
• Évaluation des performances de salarié et manager
• Recrutement et formation des collaborateurs
• Techniques de communication
• Process métier : BPMN with UML/DMN (english)

BLOC D : ACCOMPAGNER L'ENTREPRISE VERS LES NOUVELLES TECHNOLOGIES/PARCOURS SPÉCIALISÉS

• Réalité Augmentée
• Intégration Continue
• Big Data-Machine Learning - II
• Intelligence Artificielle-Deep Learning - II

Les principales missions de l’ingénieur en Data Science, Big Data ou Intelligence Artificielle peuvent être résumées comme suit :

– Mettre en œuvre les techniques récentes de gestion et d’analyse de grandes masses de données
– Identifier et prendre en compte les différents formats des données, modèles, méthodes d’extraction de descripteurs (features) structurels et sémantiques
– Utiliser et adapter les algorithmes et les techniques d’analyse des données et d’apprentissage statistique
– Prendre en compte les problématiques de volumétrie et mettre en œuvre les techniques de passage à l’échelle

Le salaire moyen à l'embauche à l'issue du MBA s'élève à 38 953€/an.

Un Data Scientist doit impérativement maîtriser les fondamentaux de la science des données. De nombreux débutants font l’erreur d’appliquer les méthodes de Machine Learning sans en comprendre les bases.

Il s’agit d’une faute. L’expert doit pouvoir différencier le Machine Learning et le Deep Learning, et distinguer la Data Science de l’analyse métier et de l’ingénierie des données. Il doit aussi connaître les outils les plus couramment utilisés. Enfin, il sait distinguer les problèmes de régression et de classification, ainsi que l’apprentissage supervisé ou non supervisé.

Si vous souhaitez devenir data scientist : 

des compétences techniques bien spécifiques sont indispensables 

• Mathématiques appliquées et construction d’algorithmes
• Modélisation
• Statistiques
• Programmation informatique (connaissance de Python, Java ou C/C++)
• Gestion des bases de données
• Analyse de données
• Compréhension des enjeux business et marketing de l’entreprise
• Gestion de projet

Quelles soft skills ?

• Communication, aisance relationnelle
• Capacité de synthèse et d’analyse
• Discrétion, fiabilité et confidentialité
• Logique
• Réactivité
• Curiosité intellectuelle
• Aisance relationnelle

Votre dossier d’inscription est à retirer soit directement à l’école, soit sur notre site, rubrique dossier de candidature.
Toutes les admissions sont réalisées sur dossier, suivi d’un entretien de motivation avec le Directeur Pédagogique, et d’un entretien professionnel avec nos Chefs de Projet Formation. Une réponse motivée sera donnée à chaque postulant.

Au terme du cycle d’ingénierie, chaque étudiant postule au titre de Niveau 7 (ex niveau I) d’Expert en Système Informatique.

Règlement Examens

Le Titre Expert en Système Informatique s’articule autour de 4 Blocs de compétences. Chaque année, l’étudiant devra valider chaque Bloc afin d’accéder à l’année supérieure.

Évaluations Modulaires en contrôle continu :

• Chaque module fait l’objet d’une évaluation en cours de formation. Chaque note modulaire inferieure à 7/20 devra faire l’objet d’un rattrapage en septembre
• Ces évaluations, selon le souhait de l’intervenant, peuvent prendre la forme :

o D’une épreuve sommative écrite, d’un projet à remise différée (individuel ou en binôme), d’un TP en salle d’examen, d’une évaluation en «Learning by doing» pendant le module, d’un oral de présentation individuel.

Évaluations en contrôle terminal :

• –  Expert SI 4ème année :

o Épreuve de synthèse
o Anglais oral (abstract du mémoire + présentation)**

o Soutenance de mémoire (40min)

• –  Expert SI 5ème année :

o Épreuve de synthèse
o Anglais oral (simulation d’un entretien d’embauche)***
o Soutenance de mémoire (45min)