CYCLE D'INGÉNIERIE

EXPERT EN SYSTÈME INFORMATIQUE

Les objectifs du Parcours Big Data - Intelligence Artificielle

Le parcours Data Science et Intelligence Artificielle rassemble toutes les techniques qui travaillent sur les données. Les formations de data science sont des cursus informatiques et statistiques qui permettent de se préparer aux métiers de la gestion et de l’analyse de « données massives », aussi appelées « big data ».

Au-delà de la classique Science des Données, les algorithmes et techniques dans cette discipline ont permis d’aborder dans le système d’information humain, toutes les données dites Non-Structurées. C’est à dire, toute l’information humaine écrite, parlée, annotée, en bref  l’information textuelle humaine.
Ce sont des informations brutes, souvent massives, non structurées en champs/enregistrements/tables comme dans l’approche SQL.
 
Les requêtes et interrogations sont donc plus complexes à analyser et programmer.
La masse de ces données peut être avalée de façon plus optimale par les machines, mais surtout les règles de déductions, d’inférences, les règles stratégiques, sont extraites par ces algorithmes bien au-delà de ce que l’humain est capable d’analyser en tenant compte de contraintes multi-critères massives.
Elle est souvent couplée, avec une analyse dite « Intelligente » (I.A.) et maintenant à des mécanismes d’apprentissages, Machine Learning et «Deep Learning».

PARCOURS 2
BIG DATA - IA
MACHINE LEARNING

PROGRAMME - PARCOURS 2

DATA SCIENCE - BIG DATA - I.A

PROGRAMME

. DATA SCIENCE
. BIG DATA
. APPLICATION MOBILE
. INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
. DEEP LEARNING
. RÉALITÉ VIRTUELLE
. RÉALITÉ AUGMENTÉE
. TRAVAUX DE RECHERCHE DATA SCIENCE & IA

DÉBOUCHÉS - PARCOURS 2

DATA SCIENCE - BIG DATA - I.A
. INGÉNIEUR CONSEIL
. CHEF DE PROJET JUNIOR
. INGÉNIEUR D'ÉTUDE ET DÉVELOPPEMENT
. INGÉNIEUR CONCEPTEUR DÉVELOPPEUR
. INGÉNIEUR DÉVELOPPEMENT INFORMATIQUE
. DÉVELOPPEUR JAVA
. INGÉNIEUR SYSTÈME & RÉSEAUX
. DÉVELOPPEUR FULL-STACK
. DÉVELOPPEUR PYTHON
. CONSULTANT

SYSTÈME & RÉSEAU 

  • Sécurité, infrastructure Réseaux & Systèmes
  • Cybersécurité
  • Systèmes Multiprocessus

DÉVELOPPEMENT & MODÉLISATION

  • Modélisation des SI - BPMN / DMN
  • Big Data & Machine Learning
  • Intégration Continue, Test, Spring Boot Java Web

ENVIRONNEMENT MÉTIER

  • Protection Données Entreprise
  • Sécurité du Système d'Information
  • Management RH & du Changement - Anglais

ADMINISTRATION - SÉCURITÉ SYSTÈME & RÉSEAU - SCRIPTING SHELL/POWERSHELL - OPENSOURCE & WINDOWS

  • Introduction Réseau d'entreprise
  • Administation Windows Server
  • Initiation Administration Linux
  • Scripting Shell
  • Scripting Powershell sous Windows

DATA SCIENCE SQL - CONCEPTION MERISE - UML2 - DÉVELOPPEMENT D'APPLICATION - PYTHON - JAVA - C/LINUX - PHP

  • Algorithmique classique 
  • Harmonisation Langage C avancé
  • Conception SGBDR Structuré
  • Datascience SQL
  • UML2 Initiation - Modélisation Objet
  • Approche Objet
  • Scripting Python - Initiation
  • Langage PHP/MariaDB
  •  

ECONOMIE DU NUMÉRIQUE - DROIT DU NUMÉRIQUE - ANGLAIS

  • Les enjeux économiques du numérique
  • Droit informatique
  • Anglais

PROJET AGILE - LEAN - MANAGEMENT DE PROJET - COMMUNICATION

  • Management de la gestion de projet
  • Agile Projects - Introduction to lean
  • Technique de communication

SPÉCIALITÉ DATA SCIENCE - I.A - MACHINE LEARNING

  • Datascience PosGreSQL
  • Travaux de recherche Data Science & Intelligence Artificielle

ADMINISTRATION  RÉSEAU & SYSTÈME - SÉCURITÉ ET CYBERSÉCURITÉ -  SYSTÈME MULTIPROCESSUS - OPENSOURCE & WINDOWS

  • Administration réseaux appliquée
  • Réseau OSI (couches basses - cryptographie)
  • Administration & sécu système exploitation Windows 
  • Sécurité multiprocessus distribuée Linux
  • Cybersécurité & sécurité des S.I.

BUSINESS MODEL - BPMN/UML - DATA SCIENCE : BIG DATA - POSTEGRE SQL - APPLICATIONS MOBILES - WEB - PYTHON - JAVA - C/LINUX - PHP

  • Process métier : initiation BPMN (anglais) 
  • Data Science : Big Data - Analyse multidimensionnelle
  • Data Science : Programmation requette/PostGreSQL
  • Java : Approfondissement et persistance
  • Développement web
  • C# sous Windows
  • Scripting Python : Applications Système/réseau

GOUVERNANCE - STRATÉGIE - GREEN IT - RGPD ET RISQUES - MEMOIRE D'ENTREPRISE - ANGLAIS

  • Gouvernance d'entreprise
  • Différentes stratégies des organisations
  • The Green IT : Développement durable
  • RGPD & contrats liés au département S.I
  • Mémoire d'entreprise
  • Anglais

PILOTER LE PROJET - CONDUITE AGILE - COMMUNICATION

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

SPÉCIALITÉ DATA SCIENCE - I.A - MACHINE LEARNING

  • Applications mobile sous Androïd & IOS
  • Réalité virtuelle
  • Travaux Data Science & I.A

ADMINISTRATION INFRASTRUCTURE RÉSEAU - SÉCURITÉ ET CYBERSÉCURITÉ -  SYSTÈME MULTIPROCESSUS RÉPARTIS

  • Sécurité routeur et interconnexion réseau 
  • Routage OSI et Algorithmes
  • Administration  & sécu système exploitation Windows
  • Multiprocessus distribué Linux
  • Cybersécurité & sécurité des S.I.

PROCESS MÉTIER - BPMN/DMN - INTÉGRATION CONTINUE : TESTS - BIG DATA - MACHINE LEARNING - SPRING BOOT JAVA WEB

  • Process métier : initiation BPMN with DMN/UML (anglais)
  • Data Science : Big Data - Machine Learning 
  • Framework SPRING (Java Web)

THÈSE PROFESSIONNELLE - DONNÉES ENTREPRISES - ANGLAIS

  • Thèse professionnelle
  • Protection & risques des données d'entreprises
  • Anglais

CONDUITE DE PROJET AGILE - SAFE -COMMUNICATION - MANAGEMENT R.H

  • Conduite AGILE - SAFE Agilité à l'échelle (anglais)
  • Management du changement
  • Techniques de Communication
  • L'évaluation d'un salarié et d'un Manager
  • Recrutement & formation des collaborateurs

SPÉCIALITÉ DATA SCIENCE - BIG DATA - I.A

  • Projet interne - fil rouge - Conférence spécialisée
  • Intégration continue
  • Réalité virtuelle & réalité augmentée
  • Data Science : Big Data - Machine Learning
  • Deep Learning
  • Travaux de recherche Data Science & I.A

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

Pour une admission en 2ème année du cycle ingénierie (bac+4), chaque candidat doit préparer ou être titulaire d’une licence (ou licence professionnelle) en informatique.

Les admissions en 3ème année du cycle ingénierie (bac+5) s’effectuent uniquement sur dossier.

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)

LES 4 PARCOURS

VOUS CHOISISSEZ UN PARCOURS, UNE SPÉCIALISATION, UN DOMAINE D’EXCELLENCE !

La formation MBA Expert en Système en Informatique est composée de deux éléments : un tronc commun à toutes les sections et une spécialité obligatoire au choix. Ces spécialités sont au nombre de quatre.

Vous trouverez ci-dessous tous les parcours dans le détail, comprenant notamment les programmes détaillés année par année, ainsi que des explications sur chacune des spécialités.

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