Master en Science et Ingénierie des Données

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Master en Science et Ingénierie des Données

Responsibles

Le phénomène des "Big Data", issu de la Science et l'Ingénierie des Données, repose sur le développement d'outils mathématiques et informatiques permettant le traitement et le stockage des données. Un volume sans cesse grandissant de donnée est produit quotidiennement par de nombreuses industries (l'énergie, les systèmes de transport, la santé, le tourisme et pleins d'autres...) et entretenu par l'essor de nouvelles technologies multimédia ou issues de l'Internet des Objets. L’intelligence artificielle enrichie désormais de nombreuses applications en traitant intelligemment d’énormes masses de données pour produire des modèles prédictifs pertinents. Les enjeux entourant la maitrise de ces données et leur utilisation sont énormes et nécessitent un niveau d'expertise très élevé avec des compétences de pointe dans des domaines transversaux.

 

Mots clés de la formation: Big Data, Data Science, Apprentissage (profond), Data Mining, Business Intelligence, Web Science, Intelligence Artificielle

OBJECTIFS:

 

  • Créer des outils de pointe issus des derniers développements dans les domaines des sciences informatiques et statistiques pour gérer les données
  • Savoir résoudre de manière efficace les défis posés par le traitement des données complexes, hétérogènes, volumineuses, et extrêmement dynamiques
  • Maitriser le développement de méthodes, algorithmes et logiciels capables d'extraire de la connaissance à partir d’une quantité énorme de données hétérogènes
  • Acquérir une double compétence via l'apport de cours techniques dans des domaines de pointe (apprentissage, extraction d’information, exploitation des données, systèmes distribués) associés à des cours en Innovation, Gestion de Projet, Entreprenariat...

 

Langue d'enseignement: Anglais

CONTENU DES COURS

SEMESTRE 1 FALL (OCTOBRE - JANVIER)

Fundamental in Business, Innovation and Project Management (I) 5
G B_INNOV Comment adopter la posture de l'innovateur et passer de l'idée au marché! 5
G RDI Innovation Numérique Responsable : Risques, Ethique et Technologie 3
G TeamLead Développement personnel et Leadership d’équipe 5
G ManagIntro Introduction au management 5
Fundamentals DSE I 10
T DBSys Implémentation du Système de Gestion de Données 5
T MALIS Apprentissage automatique et systèmes intelligents 5
T Clouds Systèmes distribués Cloud Computing 5
Web science and mathematical methods 10
T STATS Fondements de l'inférence statistique 3
T ImProc Traitement d'images Numériques 3
T ImCod Image et Compression Vidéo 3
T Optim Théorie de l'Optimisation avec Applications 3
T WebInt Conception d'interaction et développement d'applications Web modernes 3
T SoftDev Méthodologies de développement logiciel 3
T Net_Prog Approche concrète des mécanismes de communication informatique 5
T MathEng Mathématique de l'Ingénieur 3
T InfoTheo Théorie de l'information 5

Langue 1

(Français, ou une autre langue si l'étudiant le parle déjà couramment)

 

SEMESTRE 2 SPRING (FEVRIER - JUIN)

Applications (I) 10
T MALCOM Apprentissage automatique pour systèmes de communication 5
T APPIOT Iot Protocoles d'Application 3
T NetSoft Les réseaux informatiques définis par logiciel (la virtualisation des réseaux) 3
T Forensics Cybercriminalité et Forensique Informatique 5
T WebSem Les technologies du Web Sémantique et de l'extraction d'information 3
T Speech Traitement de la parole et de l'audio 3
T 3DGraph 3D et images virtuelles (analyse et synthèse) 5
T ImSecu Traitement d'images pour des applications de sécurité 3
T FormalMet Formal/methods-Spécification et Vérification formelles des systèmes 3
T Net_Sec Approche pratique de la sécurité réseau 3
Fundamental in Business, Innovation and Project Management (II) 5
G TeamLead Développement personnel et Leadership d’équipe 5
G SATT Approches sociologiques des technologies des télécommunications 3
G ProjMan Gestion de projet 5
G Business Simulation d'entreprise 5
Fundamentals I 10
T DeepLearning Apprentissage profond 3
T ASI Techniques avancées d'inference statistique 5
T AML Aspects algorithmiques de l'apprentissage automatique 3

 

Langue 1
(Français, ou une autre langue si l'étudiant le parle déjà couramment)  
Projet de semestre 6
100h  

SEMESTRE 3 FALL (OCTOBRE - JANVIER)

Applications II_ 10
T STATS Fondements de l'inférence statistique 3
T BigSec Sécurité pour les Big Data et le Cloud 3
T ImProc Traitement d'images Numériques 3
T ImCod Image et Compression Vidéo 3
T SysSec Sécurité Système & Réseaux 5
T Optim Théorie de l'Optimisation avec Applications 3
T SSP Traitement du signal statistique 5
T WebInt Conception d'interaction et développement d'applications Web modernes 3
T MobServ Services et applications mobiles 5
Fundamental in Business, Innovation and Project Management (III) 5
G B_INNOV Comment adopter la posture de l'innovateur et passer de l'idée au marché! 5
G RDI Innovation Numérique Responsable : Risques, Ethique et Technologie 3
G TeamLead Développement personnel et Leadership d’équipe 5
G ManagIntro Introduction au management 5
Fundamentals DSE II 5
T DBSys Implémentation du Système de Gestion de Données 5
T Clouds Systèmes distribués Cloud Computing 5

Langue 1
(Français, ou une autre langue si l'étudiant le parle déjà couramment)  
Projet de semestre 6
100h  

 

SEMESTRE 4  SPRING (FEVRIER - AOUT)

STAGE PROFESSIONNEL  

Le dernier semestre de la formation est consacré à un stage de 22 semaines minimum où les acquis seront mis en pratique. Le stage peut être effectué dans une entreprise ou dans un laboratoire de recherche. 

 

EURECOM met à disposition des étudiants une base de donnée d'offres de stage régulièrement alimentée par ses nombreux partenaires industriels aussi bien en France qu'à l'étranger.

30 ECTS