3 Ans | 180 Credits
Chargée de département

Ichrak MEHREZ
Docteur Ingénieur en Informatique de l’Université de Paris-Saclay/ FST
Téléphone : +216 95 120 688
Email : i.mehrez@pi.tn
Inscrivez-vous dès maintenant
PRÉSENTATION DU DÉPARTEMENT
Le département IRM-Opt. Big Data & Business Intelligence se spécialise dans l’exploitation avancée des données issues de l’imagerie médicale, notamment l’IRM, en intégrant des techniques d’optimisation, de Big Data et d’intelligence décisionnelle. Il vise à transformer les vastes volumes de données générées par les systèmes d’imagerie en informations utiles pour la prise de décision clinique et stratégique. Grâce à des outils de Business Intelligence et des technologies Big Data, le département développe des solutions permettant d’améliorer la gestion, l’analyse et la visualisation des données médicales. Cette approche contribue à une meilleure compréhension des pathologies, une prise en charge plus efficace des patients et un appui solide à la recherche médicale et à l’innovation.
Cursus
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| | Algorithmique & structures de données avancées | 3 | T.Hamrouni | Sep-Dec | P |
| | C/C++ | 4 | I.Mehrez | Sep-Dec | P |
| | Analyse et Conception Objet | 3 | A. LOUATI | Sep-Dec | P |
| | Bases de données relationnelles | 4 | Sep-Dec | P | |
| | Mathématiques pour l’ingénieur | 3 | M. HAOUALA | Sep-Dec | P |
| | Algorithmiques numériques | 3 | H. ABDELMOUMEN | Sep-Oct | P |
| | Architecture & fonctionnement des microprocesseur | 3 | L. LATRACH | Sep-Dec | P |
| | Systèmes d’exploitation | 2 | T. KOUKI | Sep-Dec | P |
| | Anglais 1 | 1.5 | K. MECHERGUI | Sep-Dec | P |
| | Français I /Allemand I | 1.5 | Sep-Dec | P | |
| | Droit des contrats | 1 | N. REJEB | Sep-Dec | P |
| | Entrepreneuriat et création d’entreprise | 1 | W.Touzi | Sep-Dec | P |
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| Java | 3 | H. CHETTAOUI | Jan-Mar | P | |
| Programmation Embarquée | 3 | I. MEHREZ | Jan-Mai | P | |
| SGBD | 2 | B. ZEMZEM | Jan-Mar | P | |
| Développement des applications Web | 3 | Jan-Mar | P | ||
| Probabilité & statistiques | 2 | H. ABDELMOUMEN | Jan-Mai | P | |
| Recherche Opérationnelle & Optimisation | 3 | A. KHADHRAOUI | Jan-Mar | P | |
| Réseaux informatiques | 3 | M. KOUBAA | Jan-Mai | P | |
| Théorie de langages & Compilation | 3 | M. CHEHIBI | Jan-Mai | P | |
| Anglais 2 | 1.5 | K. MECHERGUI | Jan-Mai | P | |
| | Français II /Allemand II | 1.5 | Jan-Mai | P | |
| Gestion de projet | 1 | W. TOUZI | Jan-Mai | P / D | |
| Droit des affaires et de de l’innovation | 1 | N.Rejab | Mar-Mai | P / D | |
| Projet fédérateur | 4 | T. HAMROUNI | Mar-Mai | P |
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| Java J2E | 3 | Y. CHOUIREF | Sep-Dec | P | |
| Base de données NoSQL | 3 | M. BEN HAJ AYECH | Sep-Dec | P | |
| Interaction Homme Machine | 1 | A. LOUATI | Nov-Dec | P / D | |
| Design Patterns | 2 | Y. SEYEB | Sep-Dec | P / D | |
| Méthodes agiles et scrum | 2 | S. JAFFEL | Sep-Dec | P | |
| SAP | 2,5 | K.SAIDANI | Sep-Dec | P | |
| Computer Vision | 1,5 | K. TOUATI | Sep-Oct | P | |
| Ethique de l’IA | 1 | I. MEHREZ | Nov-Dec | P | |
| Intelligence artificielle | 1.5 | M. ZEKRI | Sep-Oct | P | |
| Administration systèmes | 2,5 | K. MECHERGUI | Sep-Dec | P | |
| IoT | 1,5 | I. MEHREZ | Sep-Dec | P / D | |
| | Anglais 3 | 1,5 | K. MECHERGUI | Sep-Dec | P |
| | Français III /Allemand III | 1,5 | R. SMATI | Sep-Dec | P |
| Finance d’entreprise | 1 | F. REZGUI | Nov-Dec | P | |
| | Leadership et gestion de ressources humaines | 1 | L. HEDFI | Sep-Dec | P |
| Projet Fédérateur | 4 | M. BEN HAJ AYECH | Sep-Dec | P |
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| | Python pour le Data Science | 2 | A. MISSAOUI | Jan-Mai | P |
| | Big Data & NoSQL | 4 | Mar-Mai | P | |
| | Frameworks de développement | 2 | M. WESLATI | Mar-Mai | P |
| | Cloud Computing | 3 | E. SNOUSSI | jan-Mai | P |
| | Cybersécurité | 2 | E. BEL HAJ HASSINE | Jan-Mar | P |
| | Architectures parallèles massives | 2 | M. KOUBAA | Mar-Mai | P |
| | Data Mining et analyse de données | 2 | Y. SEYEB | Mar-Mai | P |
| | Datawarehouse | 3 | M. BEL HAJ AYECH | Jan-Mai | P |
| | Machine Learning | 2 | M. BEL HAJ AYECH | Jan-Mar | P |
| | Atelier R | 1 | S. SOULI | Jan-Mai | P |
| | Projet fédérateur BDBI | 2 | M. ZEKRI | Jan-Mai | P |
| | Anglais 4 | 1.5 | K. MECHERGUI | Jan-Mai | P |
| | Français 4 | 1.5 | S. CHOUBANA | Jan-Mai | P |
| | Management de l’innovation | 1 | A. BOUTHOUR | Jan-Mai | P |
| | Marketing | 1 | N. REJEB | Jan-Mai | P |
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| | Traitement analytique des Bases de Données (SAS) | 1 | Y. GHRAIBA | Sep-Dec | P |
| | Web sémantique | 1.5 | A. SMITI | Sep-Dec | P |
| | Intégration des donnée et ETL | 3 | S. JAFFEL | Sep-Dec | P |
| | Analyse et Reporting | 3 | S. ZOUAOUI | Sep-Oct | P |
| | Big Data avancée | 4 | Y. SEYEB | Sep-Dec | P |
| | Fouille de donnée Massives | 3 | M. BEL HAJ AYECH | Sep-Dec | P |
| | Machine Learning Operations | 1.5 | A. LOUATI | Sep-Dec | P |
| | Deep Learning | 3 | M. BEL HAJ AYECH | Sep-Oct | P |
| | NLP & Chatbot | 1.5 | M. BEL HAJ AYECH | Sep-Oct | P |
| | Projet fédérateur BDBI | 2 | T. HAMROUNI | Nov-Dec | P |
| | Anglais 5 | 1.5 | K.MECHERGUI | Nov-Dec | P |
| | Start-Up | 1.5 | S.CHOUBANA | Sep-Dec | P |
| | Management stratégique | 1 | A. BOUTHOUR | Sep-Dec | P |
| | Techniques de communication | 1 | R. SMATI | Sep-Oct | P |
Objectifs
L’option « BDBI » est fixée comme une finalité visant à former des professionnels. Ces derniers maîtriseront par la suite non seulement les aspects managériaux et techniques liés au développement des systèmes d’information, mais aussi celles relatives à la conception, au développement, la mise en œuvre et la gestion d’outils et de systèmes pour le Big Data et le Business Intelligence . Cette option va inclure les dernières avancées liées aux méthodes, techniques et technologies qui touchent cette discipline telles que le data mining , le data warehouse, la programmation NoSQL , le cloud computing , l’apprentissage artificiel , etc.
Les conditions d'admission
Candidats ayant réussi :
- Une Licence en Informatique, Électrique ou équivalent,
- Le cycle préparatoire ou équivalent,
- Avoir réussi une première année en cycle d’ingénieur ou master en informatique ou équivalent.
compétences
Les compétences distinctives prévisibles de l’ingénieur Big Data et Business Intelligence sont réparties sur trois pôles. Ces dernières caractérisent les champs techniques ciblés par notre formation.
- L’ingestion de données depuis des sources ou API externes.
- Automatisation de la consommation de données pour alerter les utilisateurs d’événements anormaux.
- Les frameworks d’expérimentation et l’A/B testing
- La Gestion des métadonnées
les métiers visés
- Gestion des architectures métier, logicielle et de données.
- Étude et développement d’un système d’information, des composantes décisionnelles pour le Business Intelligence.
- Gestion des architectures de systèmes pour le Big Data.
- Management des systèmes d’aide à la décision.
- Audit, conseil en stratégie et planification de systèmes de Big Data et de Business intelligence.
Frais d'inscription
Tous les frais mentionnés sont Hors TVA (le taux en vigueur en Janvier 2020 est de 7%)
Durée | Type de Frais | Étudiants Tunisiens | Étudiants Internationaux |
|---|---|---|---|
Frais annuel d’inscription Frais annuel d’inscription(Temps aménagés) | 7450 DTHT 8600 DTHT | 3400 € HT 3900 € HT | |
3 ans | Frais de Dossier (payable une seule fois lors de la première inscription dans un cycle à PI) | 700 DTTTC | 250 € TTC |










