Mastère professionnel en Data Science and Software Development

Objectifs de la formation

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.

Métiers

 

  • 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.

Maquette

Ci-dessous l'ensemble des éléments (matières) enseignés dans ce cursus universitaire.

 Clés du tableau :

* Cr: Crédit , Coef: Coefficient, Nat: Nature, Rg: Régime d'examen

Semestre 1

Libellé Cr Coef Nat Rg Éléments d'enseignements
Mathématiques 7 3,5 FOND MX
Libelle Coef Cr Rg Volume Horaire
Cours TD TP CI Total
Fondements mathématiques des données scientifiques 1 2 MX 0 0 0 21 21
Complexité algorithmique 1,5 3 MX 21 0 0 0 21
Atelier statistique avec r 1 2 CC 0 0 0 21 21
Informatique et data 7 3,5 FOND MX
Libelle Coef Cr Rg Volume Horaire
Cours TD TP CI Total
Systèmes repartis 2 4 MX 21 10,5 10,5 1 43
Calcul et optimisation 1,5 3 MX 0 0 0 21 21
Bases de données 6 3 FOND MX
Libelle Coef Cr Rg Volume Horaire
Cours TD TP CI Total
Bases de données no sql 1,5 3 MX 21 0 10,5 0 31,5
Systemes de gestion des bases de données 1,5 3 MX 21 0 10,5 0 31,5
Langue et culture d'entreprise 6 3 TRANS CC
Libelle Coef Cr Rg Volume Horaire
Cours TD TP CI Total
Anglais1 1 2 CC 21 0 0 0 21
Developpement humain 1 2 CC 21 0 0 0 21
Brevets et propriétés intelectuelles 1 2 CC 21 0 0 0 21
Modules au choix 4 2 OPT MX
Libelle Coef Cr Rg Volume Horaire
Cours TD TP CI Total
Développement j2ee 1 2 MX 21 0 0 0 21
Atelier j2ee 1 2 CC 0 0 21 0 21

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