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IRM-Opt. BD-IA

IRM-Opt. BD-IA

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

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    PRÉSENTATION DU DÉPARTEMENT

    Le département IRM-Opt. BD-IA est un pôle pluridisciplinaire qui regroupe les domaines de l’imagerie médicale (IRM), de l’optimisation, des bases de données et de l’intelligence artificielle. Il a pour mission principale de développer des solutions innovantes visant à améliorer l’acquisition, le traitement et l’interprétation des images IRM. En combinant l’IA et les techniques d’optimisation avec de vastes ensembles de données médicales, le département contribue à la création d’outils d’aide au diagnostic plus performants et plus rapides. Il rassemble des chercheurs, ingénieurs et cliniciens engagés dans une démarche collaborative, au service d’une médecine plus précise, plus prédictive et plus personnalisée.

    Cursus

    CodeModuleCrédits EnseignantPériodeMode
    EE-IRM511Algorithmique & structures de données avancées3T.HamrouniSep-Dec P
    EE-IRM512C/C++4I.MehrezSep-Dec P
    EE-IRM521Analyse et Conception Objet3A. LOUATISep-Dec P
    EE-IRM522Bases de données relationnelles4Sep-Dec P
    EE-IRM531Mathématiques pour l’ingénieur3M. HAOUALASep-Dec P
    EE-IRM532Algorithmiques numériques3H. ABDELMOUMENSep-Oct P
    EE-IRM541Architecture & fonctionnement des microprocesseur3L. LATRACHSep-Dec P
    EE-IRM542Systèmes d’exploitation2T. KOUKISep-Dec P
    EE-IRM551Anglais 11.5K. MECHERGUISep-Dec P
    EE-IRM552Français I /Allemand I1.5Sep-Dec P
    EE-IRM554Droit des contrats1N. REJEBSep-Dec P
    EE-IRM553Entrepreneuriat et création d’entreprise1W.TouziSep-Dec P
    CodeModuleCréditsEnseignantPériodeMode
    EE-IRM611Java3H. CHETTAOUIJan-Mar P
    EE-IRM612Programmation Embarquée3I. MEHREZJan-Mai P
    EE-IRM621SGBD2B. ZEMZEMJan-Mar P
    EE-IRM621Développement des applications Web3Jan-Mar P
    EE-IRM631Probabilité & statistiques2H. ABDELMOUMENJan-Mai P
    EE-IRM632Recherche Opérationnelle & Optimisation3A. KHADHRAOUIJan-Mar P
    EE-IRM641Réseaux informatiques3M. KOUBAAJan-Mai P
    EE-IRM642Théorie de langages & Compilation3M. CHEHIBIJan-Mai P
    EE-IRM651Anglais 21.5K. MECHERGUIJan-Mai P
    EE-IRM652Français II /Allemand II1.5Jan-Mai P
    EE-IRM653Gestion de projet1W. TOUZIJan-Mai P / D
    EE-IRM654Droit des affaires et de de l’innovation1N.RejabMar-Mai P / D
    EE-IRM661Projet fédérateur4T. HAMROUNIMar-Mai P
    CodeModuleCréditsEnseignantPériodeMode
    EE-IRM711Java J2E3 Y. CHOUIREFSep-Dec P
    EE-IRM712Base de données NoSQL3M. BEN HAJ AYECHSep-Dec P
    EE-IRM713Interaction Homme Machine1A. LOUATINov-Dec P / D
    EE-IRM721Design Patterns2Y. SEYEBSep-Dec P / D
    EE-IRM722Méthodes agiles et scrum2S. JAFFELSep-Dec P
    EE-IRM723SAP2,5K.SAIDANISep-Dec P
    EE-IRM731Computer Vision1,5K. TOUATISep-Oct P
    EE-IRM732Ethique de l’IA1I. MEHREZNov-Dec P
    EE-IRM733Intelligence artificielle1.5M. ZEKRISep-Oct P
    EE-IRM742Administration systèmes2,5K. MECHERGUI Sep-Dec P
    EE-IRM742IoT1,5I. MEHREZSep-Dec P / D
    EE-IRM751Anglais 31,5K. MECHERGUISep-Dec P
    EE-IRM752Français III /Allemand III1,5R. SMATISep-Dec P
    EE-IRM753Finance d’entreprise1F. REZGUINov-Dec P
    EE-IRM752Leadership et gestion de ressources humaines1L. HEDFISep-Dec P
    EE-IRM761Projet Fédérateur4M. BEN HAJ AYECHSep-Dec P
    CodeModuleCréditsEnseignantPériodeMode
    EE-IRM811Cloud computingDr Charles LoomisJan-Mai P
    EE-IRM812CybersécuritéMar-Mai P
    EE-IRM821Numerical Computing for Data ScienceM. Ala Zaalouni/ Dr Timmo van der BeekMar-Mai P
    EE-IRM822Optimimization for Data ScienceDR. Radhia-BessiJan-Mai P
    EE-IRM831Big Data & NoSQLJan-Mar P
    EE-IRM832Data Mining et analyse des donnéesMar-Ma P
    EE-IRM833Modélisation multidimensionnelleMar-Ma P
    EE-IRM841Python for Data ScienceMrs. Karima Larbi / Mr. Martin PrillardJan-Mai P
    EE-IRM842Machine LearningDr. Salma BarkaouiJan-Mar P
    EE-IRM853Management de l’innovation1Jan-Mai P
    EE-IRM854Marketing1Jan-Mar P
    EE-IRM851Anglais 41.5K. MECHERGUIJan-Mai P
    EE-IRM852Français IV/Allemand IV1.5
    EE-IRM861Projet fédérateur4 P
    CodeModuleCréditsEnseignantPériodeMode
    EE-IRM911Traitement analytique des bases de données1.5Sep-Dec P
    EE-IRM912Traitement automatique des langues (NLP)1.5Sep-Dec P
    EE-IRM921Deep & Reinforcement Learning3Dr. Salma Barkaoui / Mr. Alix Saas-MonierSep-Dec P
    EE-IRM922Computer vision1.5Sep-Oct P
    EE-IRM923Data Storage and Parallel Computing1.5Dr. Houda ZaidiSep-Dec P
    EE-IRM931Big Data avancée2Sep-Dec P
    EE-IRM932Fouille de données massives2.5Sep-Dec P
    EE-IRM933Machine Learning for production (MLOps)1.5Mr. Martin PrillardSep-Oct P
    EE-IRM941Intégration des données et ETL3Sep-Oct P
    EE-IRM942Analyse et reporting3Nov-Dec P
    EE-IRM952Techniques de communications1.5Nov-Dec P
    EE-IRM951Anglais 51.5Nov-Dec P
    EE-IRM953Start up1Sep-Dec P
    EE-IRM954Management stratégique1Sep-Dec P
    EE-IRM961Projet fédérateur4Sep-Oct P
    Objectifs

    L’option « BDIA » 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 L’intelligence artificielle . 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.

    Candidats ayant réussi :

    • Une Licence en Informatique ou équivalent,
    • Le cycle préparatoire ou équivalent,
    • Avoir réussi une première année en cycle d’ingénieur ou master en informatique ou équivalent.

    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
      • Chief data Officer

    Le Chief Data Officer (CDO) ou directeur des données est spécialiste de la data. Il est responsable du pilotage, du traitement des données, de leur qualité ainsi que de leur administration.

      • Data scientist (AI)

    Le data scientist gère, analyse et exploite la masse de données. Il a pour rôle de comprendre et de modéliser les différentes problématiques métiers ainsi que d’élaborer des modèles prédictifs afin d’anticiper les évolutions de la data et des tendances du secteur d’activité de son entreprise. Le data scientist possède une triple expertise en Machine learning, Deep learning et en Data Vizualisation.

      • Machine Learning Engineer

    Le machine learning engineer développe des algorithmes qui traitent de gros volumes de données. Il doit choisir le modèle le plus pertinent parmi tous pour répondre aux problématiques de l’entreprise. Il est chargé d’industrialiser les modèles d’intelligence artificielle et de gérer le cycle de vie des modèles et des données.

      • Data analyst

    Le data analyste détermine le profil d’un client type, ses attentes et ses besoins. Il en résulte des indicateurs pertinents pour influencer la stratégie opérationnelle de l’entreprise. Il est donc au cœur de la base de la stratégie marketing à construire en élaborant des critères de segmentations pour optimiser cette stratégie et en envoyant des rapports web analystics.

      • Data engineer (Ingénieur Big Data)

    Le rôle du data engineer est de fournir les supports nécessaires aux traitements des données . Il est à l’origine de la conception de l’architecture des données et de sa mise en place . Il doit également valoriser les données dans le sens mathématiques (IA), en triant des millions de données à travers divers logiciels afin de les transformer en informations exploitables.

    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