LEADERS UNIVERSITY

Oakland University

Vous pouvez poursuivre vos études à Oakland University (OU), Rochester, Michigan

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    OBJECTIFS DU MASTERE

    Le Mastère « Data Science » apporte aux professionnels une vision transversale et indispensable pour donner du sens aux données provenant de capteurs, d’objets connectés, des médias sociaux et des dispositifs mobiles. Ce domaine est devenu aujourd’hui crucial pour toutes les organisations. Le Mastère « Data Science » a pour objectif d’apporter une formation approfondie sur la manière de concevoir, d’optimiser et d’implémenter des systèmes complexes, mettant en œuvre les technologies les plus récentes dans les domaines du « BIG DATA » et de la fouille de données, intégrant des compétences en informatique (systèmes complexes et programmation de haut niveau), mathématiques appliquées, en humanités numériques, en industries de la langue (Data et « text mining »). Le Mastère professionnel « Data Science » vise à répondre à former de futurs cadres :
    • Rapidement opérationnels dans des missions dans le domaine du BIG DATA, grâce à l’acquis des fondamentaux, les études de cas et la pratique sur des problèmes concrets.
    • Responsables, grâce à la compréhension des enjeux éthiques, du respect de la vie privée et du développement durable pour les entreprises internationales et la société d’aujourd’hui.
    • Ayant, grâce à leurs compétences scientifiques et techniques, la maîtrise des masses de données leur permettant d’analyser et d’extraire des connaissances pour aider à la prise de décisions stratégiques et à la création de services innovants.
    • Capables d’aider les organisations à créer de la valeur à partir des données massives : innovation de produits, de processus, marketing, nouveaux modèles de business…
    • Emploi du temps négocié qui tient compte des contraintes professionnelles : Possibilité de choisir entre un mastère en cours de semaine ou un mastère de weekend selon votre convenance.
    • Certifications offertes: Cisco DevNet et préparation Certification Python PCAP …
    • Une sélection des meilleurs enseignants et professionnels.

    PRINCIPAUX DEBOUCHES

    Métiers

    Secteurs

    Certifications suggérées

    • Microsoft (MCDBA) : MCSA / MCSE
    • MCSE Business Intelligence
    • MCSE Data Platform
    • SPSS
    • IBM Certified Solution Expert – Cognos BI
    • Tableau Desktop / Tableau Server : Qualified Certified Professional
    • EMC Data science et big data analytics

    PROGRAMME DE LA FORMATION : PLAN D’ETUDES

    Semestre 01 :

    UEF11 : Mathématique
    M1.1.1 Fondements Mathématiques des Données Scientifiques
    M1.1.2 Complexité ALGORITHMIQUE
    M1.1.3 Atelier Statistique avec R
    UEF12 : Informatique pour le Big Data
    M1.2.1 Introduction au Big Data
    M1.2.2 Calcul Parallèle et Distribué
    UEF13 Base de Données
    M1.3.1 Base de Données NoSQL
    M1.3.2 Système de Gestion des Bases de Données PL_SQL
    UET14 : Langue & Culture d’Entreprise
    M1.4.1 Anglais 1
    M1.4.2 Technique de Communication 1
    M1.4.3 Culture d’Entreprises
    UEO15 : Formation professionnelle 1
    M1.5.1 Programmation Orientée Objet (Java)*
    M1.5.2 Traitement analytique des Bases de Données (SAS)

    Semestre 02 :

    UEF21 : Analyse de Données
    M2.1.1 Machine Learning 1
    M2.1.2 Fouille de données
    M2.1.3 Atelier Fouille de Données et Machine Learning
    UEF22 : Science des Données
    M2.2.1 Traitement du Big Data Avancé
    M2.2.2 Modélisation des Systèmes pour le Big Data
    UEF23 : Informatique répartie
    M2.3.1 Systèmes Répartis pour le Big Data
    M2.3.2 Système d’Information Décisionnel
    UET24 : Langue &
    Entreprenariat

    M2.4.1 Anglais 2
    M2.4.2 Technique de Communication 2
    M2.4.3 Création d’Entreprises
    UEO25 : Formation professionnelle 2
    M2.5.1 Visualisation des Données Massives
    M2.5.2 Processus Agile Unifié de Développement

    Semestre 03 :

    UEF31 : Analyse de Données
    M3.1.1 Machine Learning 2
    M3.1.2 Fouille de données Massives
    M3.1.3 Projet Fédérateur Machine Learning
    UEF32 : Science des Données
    M3.2.1 Traitement Automatique du Langage Naturel
    M3.2.2 Environnement Cloud pour le Big Data
    UEF33 : Programmation
    M3.3.1 Frameworks Big Data
    M3.3.2 Analyse et Programmation avec Python
    UET34 : Langue et culture d’entreprise
    M3.4.1 Anglais 3
    M3.4.2 Gestion des Entreprises
    M3.4.3 Droit et éthique informatique
    UEO35 : Formationprofessionnelle 3
    M3.5.1 Architecture Orientée Service
    M3.5.2 Internet Of Things (IoT)

    Semestre 04 :

    UE41 : Projet de fin d’Etudes Ou Stage de fin d’Etudes.
    Le 4ème semestre est réservé à la conduite d’un projet de stage dans une entreprise ou d’un travail d’initiation à la recherche appliquée, sanctionnés par un mémoire et une soutenance.

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