Le Master « Data Science and Software Development » permet aux professionnels d’approfondir leurs connaissances en développement d’applications et d’acquérir une nouvelle expertise et une ingénierie efficiente dans le champ des données massives. En effet, outre le développement mobile et Web qui est d’une importance capitale pour la digitalisation des entreprises, le monde du Data Science est également devenu crucial pour toutes les organisations.
D’innombrables sources de données fournissent aujourd’hui et en continu des masses de données centrales et alimentent de nombreuses activités de notre société : capteurs, objets connectés, médias sociaux, dispositifs mobiles, etc. C’est dans ce cadre que le master « Data Science and Software Development » offre une vision transversale et indispensable pour exploiter ces données massives. Ce domaine est ici appréhendé de façon globale et inclut la collecte de données, le stockage, l’analyse, l’extraction de connaissances ou la visualisation pour la prise de décisions, le développement d’applications, etc.
Le Master « Data Science and Software Development » a ainsi pour objectif d'apporter une formation approfondie sur la manière de concevoir, d’optimiser et d’implémenter des applications web et mobiles mais également des systèmes complexes, mettant en œuvre les technologies les plus récentes dans les domaines du « BIG DATA » et de la fouille de données.
-
Analyste de données :Utiliser des outils statistiques et des outils informatiques pour accompagner et faciliter la prise de décision à travers les analyses des données quantitatives et qualitatives.
-
Administrateur base de données :Configurer, gérer et faire évoluer la base de données.
-
Développeur : assurer le développement, l’amélioration et la mise en œuvre des applications informatiques.
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Analyste de données :Utiliser des outils statistiques et des outils informatiques pour accompagner et faciliter la prise de décision à travers les analyses des données quantitatives et qualitatives.
-
Administrateur base de données :Configurer, gérer et faire évoluer la base de données.
-
Développeur : assurer le développement, l’amélioration et la mise en œuvre des applications informatiques.
* Cr: Crédit ,
Coef: Coefficient,
Nat: Nature, Rg: Régime d'examen
Semestre 1
Code |
Libellé |
Cr |
Coef |
Nat |
Rg |
Éléments d'enseignements |
DSSD U1S1 |
Mathématiques |
7 |
3,5 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
DSSDU1S1E1 |
Fondements mathématiques des données scientifiques |
1 |
2 |
MX |
0 |
0 |
0 |
21 |
21 |
dssdus1u1e2 |
complexité algorothmique |
1,5 |
3 |
MX |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
dssdu1s1e3 |
atelier statistique avec R |
1 |
2 |
CC |
0 |
0 |
0 |
21 |
21 |
|
DSSD U2S1 |
Informatique et data |
7 |
3,5 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu2s1e1 |
systèmes repartis |
2 |
4 |
MX |
21 |
10,5 |
10,5 |
1 |
43 |
dssdu2s1e2 |
calcul et optimisation |
1,5 |
3 |
MX |
0 |
0 |
0 |
21 |
21 |
|
DSSD U3S1 |
Bases de données |
6 |
3 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu3s1e1 |
bases de données no SQL |
1,5 |
3 |
MX |
21 |
0 |
10,5 |
0 |
31,5 |
dssdu3s1e2 |
systemes de gestion des bases de données |
1,5 |
3 |
MX |
21 |
0 |
10,5 |
0 |
31,5 |
|
DSSD U4S1 |
Langue et culture d'entreprise |
6 |
3 |
TRANS |
CC |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu4s1e1 |
anglais1_ |
1 |
2 |
CC |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
dssdu4s1e2 |
developpement humain_ |
1 |
2 |
CC |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
dssdu4s1e3 |
brevets et propriétés intelectuelles |
1 |
2 |
CC |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
|
DSSD U5S1 |
Modules au choix |
4 |
2 |
OPT |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu5s1e1 |
développement J2EE |
1 |
2 |
MX |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
dssdu5s1e2 |
atelier J2EE |
1 |
2 |
CC |
0 |
0 |
21 |
0 |
21 |
|
Semestre 2
Code |
Libellé |
Cr |
Coef |
Nat |
Rg |
Éléments d'enseignements |
DSSD U1S2 |
Analyse de données 1 |
6 |
3 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu1s2e1 |
machine learning_ |
2 |
4 |
MX |
42 |
0 |
0 |
0 |
42 |
dssdu1s2e2 |
atelier machine learning |
1 |
2 |
CC |
0 |
0 |
21 |
0 |
21 |
|
DSSD U2S2 |
Science des données 1 |
7 |
4 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu2s2e1 |
traitement du big data |
2 |
4 |
MX |
21 |
0 |
0 |
21 |
42 |
dssdu2s2e2 |
système d'information décisionnel |
2 |
3 |
MX |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
|
DSSD U3S2 |
Framework de développement |
7 |
3 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu3s2e1 |
développement web avancé |
2 |
4 |
MX |
21 |
0 |
21 |
0 |
42 |
dssdu3s2e2 |
développement dot net |
1 |
3 |
MX |
0 |
0 |
0 |
21 |
21 |
|
DSSD U4S2 |
Langue et entreprenariat |
6 |
3 |
TRANS |
CC |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu4s2e1 |
employability skills for innovation |
2 |
4 |
CC |
42 |
0 |
0 |
0 |
42 |
dssdu4s2e2 |
entreprenariat et stratégie digitale |
1 |
2 |
CC |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
|
DSSD U5S2 |
2 Modules aux choix |
4 |
2 |
OPT |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu5s2e1 |
développement mobile__ |
1 |
2 |
MX |
0 |
0 |
0 |
42 |
42 |
dssdu5s2e2 |
processus agile unifié de développement |
1 |
2 |
MX |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
|
Semestre 3
Code |
Libellé |
Cr |
Coef |
Nat |
Rg |
Éléments d'enseignements |
DSSD U1S3 |
Analyse de données 2 |
6 |
3 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu1s3e1 |
fouille de données_ |
2 |
4 |
MX |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
dssdu1s3e2 |
projet fédérateur fouille de données |
1 |
2 |
CC |
0 |
0 |
10,5 |
10,5 |
21 |
|
DSSD U2S3 |
Sciences des données 2 |
7 |
3,5 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu2s3e1 |
administration base de données |
2 |
4 |
MX |
42 |
0 |
0 |
0 |
42 |
dssdu2s3e2 |
environnement cloud pour le big data |
1,5 |
3 |
MX |
42 |
0 |
0 |
0 |
42 |
|
DSSD U3S3 |
Programmation |
7 |
3,5 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu3s3e1 |
frameworks big data |
1,5 |
3 |
MX |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
dssdu3s3e2 |
analyse et programmation avec python |
2 |
4 |
MX |
21 |
0 |
21 |
0 |
42 |
|
DSSD U4S3 |
Langue et culture d'entreprise_ |
6 |
3 |
TRANS |
CC |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu4s3e1 |
anglais 2_ |
1 |
2 |
CC |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
dssdu4s3e2 |
communications et images |
2 |
4 |
CC |
42 |
0 |
0 |
0 |
42 |
|
DSSD U5S3 |
2 Modules au choix |
4 |
2 |
OPT |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu5s3e1 |
architecture orienté service |
1 |
2 |
MX |
21 |
21 |
0 |
0 |
42 |
dssdu5s3e2 |
internet of things (iot) |
1 |
2 |
MX |
21 |
0 |
0 |
0 |
21 |
|
Semestre 4
Code |
Libellé |
Cr |
Coef |
Nat |
Rg |
Éléments d'enseignements |
DSSD U1S4 |
Projet de fin d’études |
4 |
15 |
FOND |
MX |
Code |
Libelle |
Coef |
Cr |
Rg |
Volume Horaire |
Cours |
TD |
TP |
CI |
Total |
dssdu1s4e1 |
projet de fin d’études |
15 |
4 |
MX |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|