Master : Science des Données et BIG DATA

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Master : Science des Données et BIG DATA

 


Détails de la formation
Diplôme
M
Etablissement
ENSIAS
Intitulé
Science des Données et BIG DATA
Coodronateur
Pr. Rachid OULAD LHAJ THAMI
Capacité
30
Objectifs
L’objectif du master de recherche SCIENCE DE DONNEES ET BIG DATA est de former des chercheurs dans les domaines :

• Fouille et Analyse de Données Massives (Data Miner, Data Scientist)

• Machine Learning pour le Big Data

• Architecture pour le Big Data,

• Modèle de Données pour le Big Data,

• Analyse des données multimédia (image, vidéo, audio, texte) pour le Big Data

• Analyse des réseaux sociaux

• Analyse du Web,

• Analyse et Prédiction du Comportement d’un Processus

Débouchés
Préparer un Doctorat dans des thématiques relevant de :

• Fouille et Analyse de données Massives

• Architectures dédiées au Big Data

• Machine Learning pour le De BIG DATA

• Analyse des Données Multimédia (image, vidéo, audio, texte)

• Analyse des Réseaux Sociaux, etc.

Ou bien, occuper des métiers dans :

• L’ingénierie du Big Data,

• L’Informatique Décisionnelle

• La science de la donnée

Conditions
Diplômes requis :
Licence en Informatique (SMI) ou équivalent,
Licence en Sciences Mathématiques et Applications (SMA) ou équivalent
Prérequis pédagogiques spécifiques :
Des connaissances en Structures de données et Algorithmique
Connaissance d’un Langage de programmation
Des connaissances mathématiques de base (niveau licence SMI ou SMA)
Procédures de sélection :
Etude du dossier :
Type de diplôme,
Nombre de mention,
La moyenne de chaque année de la licence
nombre d’années passées pour avoir le diplôme,
lettre de motivation
Test écrit
Entretien

Semestre1
Inférence statistique et Techniques d’optimisation
Traitement des données multimédia : image, vidéo et audio
Extraction, indexation et recherche d’information dans les données Multimédia
Bases de données avancées
Langues et communication m2.1
Semestre2
Programmation et architectures parallèles
Statistique en grande dimension
Apprentissage artificiel 1
Apprentissage artificiel 2
Visualisation des données
Projet fédérateur
Semestre3
Système d'information décisionnel
Bases de donnes nosql
Multimédia mining
Social network analysis
Méthodologie pour un projet big data
Initiation a la recherche et methodologie de recherche

Semestre4
• MEMOIRE DE RECHERCHE

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