Master Data Science

2 Ans | 120 Credits

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Présentation du Master

C’est une formation qui permet d’apprendre à analyser des données, à les comprendre et à en tirer des informations utiles. Aujourd’hui, les entreprises utilisent de plus en plus de données pour prendre des décisions. Ce master forme des spécialistes capables de les aider.

Ce qu’on apprend :

Utiliser des outils comme Python, R ou SQL.
Créer des modèles de prédiction avec l’intelligence artificielle.
Travailler avec des bases de données.
Présenter les résultats de façon claire (graphiques, tableaux…).

Les métiers possibles :

Data Scientist
Data Analyst
Ingénieur en intelligence artificielle
Consultant en données

Pourquoi ce master ?

Parce que la data est partout aujourd’hui : dans la santé, le sport, les banques, le marketing… Et les entreprises ont besoin de gens formés pour les aider à utiliser ces données de manière intelligente.

Cursus

Code	Module	Crédits	Enseignant	Période	Mode
UE1	Fondements Mathématiques des Données Scientifiques	2	H. ADELMOUMEN	Sep-Dec	P
UE1	Graphe et applications	3	H. ADELMOUMEN	Sep-Dec	P
UE1	Atelier Statistique avec R	2	I. MEHREZ	Sep-Dec	P
UE2	Introduction au Big Data	4	A. MNIF	Sep-Dec	P
UE2	Calcul Parallèle et Distribué	3	I. MEHREZ	Sep-Dec	P
UE3	Base de Données NoSQL	3	A. MNIF	Sep-Dec	P
UE3	Système de Gestion des Bases de Données PL_SQL	3	L. MANSOURI	Sep-Dec	P
UE4	Anglais 1	2	I. MOUSSA	Sep-Dec	P
UE4	Technique de Communication 1	2	Z. BEN GHEDAHEM	Sep-Dec	P
UE4	Culture d’Entreprises	2	L. HEDFI	Sep-Dec	P
UE5	Programmation Orientée Objet (Java)	2	N. BADRI	Sep-Dec	P
UE5	Traitement analytique des Bases de Données (SAS)	2	Y. GHRAIBA	Sep-Dec	P
UE5	Analyse de données	2	H. ADELMOUMEN	Sep-Dec	P

Code	Module	Crédits	Enseignant	Période	Mode
UE6	Machine Learning 1	2	R. BESROUR	Jan-Mai	P
UE6	Fouille de données	3	S. ZOUAOUI	Jan-Mai	P
UE6	Atelier Fouille de Données et Machine Learning	2	S. ZOUAOUI	Jan-Mai	P
UE7	Traitement Big Data Avancé	4	A. MNIF	Jan-Mai	P
UE7	Modélisation des Systèmes pour le Big Data	3	Y. SEYEB	Jan-Mai	P
UE8	Systèmes Répartis pour le Big Data	3	F. SIALA	Jan-Mai	P
UE8	Système d’Information Décisionnel	3	W. BARHOUMI	Jan-Mai	P
UE9	Anglais 2	2	I. MOUSSA	Jan-Mai	P
UE9	Technique de Communication 2	2	Z. BEN GHEDAHEM	Jan-Mai	P
UE9	Création d’Entreprises	2	L. HEDFI	Jan-Mai	P
UE10	Processus stochastique	2	M. BEN HAJ AYECH	Jan-Mai	P
UE10	Processus Agile Unifié de Développement	2	S. ALOUANE	Jan-Mai	P
UE10	Fondement mathématique pour le traitement du signal	2	N. MECHERGUI	Jan-Mai	P

Code	Module	Crédits	Enseignant	Période	Mode
UE11	Machine Learning 2 (Deep Learning)	2	R. BESROUR	Sep-Dec	P
UE11	Fouille de Données Massives	3	S. ZOUAOUI	Sep-Dec	P
UE11	Projet Fédérateur Machine Learning	2	M. BEN HAJ AYECH	Sep-Dec	P
UE12	Traitement Automatique du Langage Naturel	4	R. BESROUR	Sep-Dec	P
UE12	Environnement Cloud pour le Big Data	3	F. SIALA	Nov-Dec	P
UE13	Projet fédérateur Frameworks Big Data	3	Y. SAYEB	Sep-Dec	P
UE13	Analyse et Programmation avec Python	3	M. BEN HAJ AYECH	Sep-Dec	P
UE14	Anglais 3	2	I. MOUSSA	Sep-Dec	P
UE14	Gestion des Entreprises	2	L. HEDFI	Sep-Dec	P
UE14	Droit et éthique informatique	2	N. REJEB	Sep-Dec	P
UE15	Architecture Orientée Service	2	Y. SEYEB	Sep-Dec	P
UE15	Bloc Chain Internet of Things and smart systems	2	M. BEN HAJ AYECH	Sep-Dec	P
UE15	Optimisation combinatoire	2	H. ABDELMOUMEN	Sep-Dec	P

Code	Module	Crédits	Enseignant	Période	Mode
UE16	Stage	30	--	--	P
		30

Objectifs

Le Master « 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), en mathématiques appliquées, en humanités numériques, en industries de la langue (Data et « text mining » ) . Ce master vise en premier lieu, la reconversion de la cohorte des licenciés en mathématiques. En effet, avec une double compétence en mathématiques & informatique, les diplômés de ce master vont répondre à un très fort besoin des entreprises tunisiennes et internationales.

Les conditions d'admission

Pour être admis en Master, vous devez détenir le diplôme minimal requis pour le niveau de formation que vous visez

Accès en première année master (M1) :– Être titulaire d’une licence Informatique, Mathématiques, Informatique de Gestion, ou équivalent,- Passer avec succès l’entretien d’admission.
Accès en deuxième année master (M2) :– Avoir réussi la première année master dans l’une des spécialités du Big Data.- Passer avec succès l’entretien d’admission.

Compétences visées

Le Mastère professionnel « Data Science » convoite à répondre à ce besoin de compétences en formant 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…

Métiers visés

Le parcours de ce mastère professionnel conduit à la vie active.
Le métier visé : Analyste des données
Les diplômés pourront soit :

Travailler dans des entreprises publiques ou privées dont le créneau intègre la fouille de données massives. L’ingénierie du web ou les réseaux sociaux.
Entrer dans les grandes entreprises nécessitant la création et l’exploitation de très grandes banques de données, en recherche et développement, sur des applications de haut niveau et sur l’optimisation des processus et des flux.

Certifications offertes

MOS2 Excel
IBM Big Data

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 5750 DTHT	3400 € HT 2100 € HT
6 ans	Frais de Dossier (payable une seule fois lors de la première inscription dans un cycle à PI)	700 DTTTC	250 € TTC

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