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formation:sdsc [2018/03/26 10:13]
myriam
formation:sdsc [2018/03/26 10:15]
myriam
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 ==== parcours Science des Données et des Systèmes Complexes | SDSC ==== ==== parcours Science des Données et des Systèmes Complexes | SDSC ====
  
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 Big Data, machine learning, deep learning, data warehouse, ça vous parle ?  Devenez les Data Scientists de demain avec le master SDSC  ! Big Data, machine learning, deep learning, data warehouse, ça vous parle ?  Devenez les Data Scientists de demain avec le master SDSC  !
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 === Objectifs === === Objectifs ===
  
-Le phénomène du Big Data a fait émerger le nouveau métier de Spécialiste en Sciences des Données ou Data Scientist, à l'​interface entre les méthodes informatiques ​ et les outils d'​intelligence artificielle,​ les systèmes complexes, et les besoins des utilisateurs finaux consommateurs de ces masses de données. L'​objectif du Master SDSC est de répondre à la demande croissante de tels spécialistes,​ capables de développer et de mettre en œuvre des méthodes d’analyse de données massives et de modélisation de systèmes complexes. ​ La formation s’appuie sur les compétences des équipes de recherche du laboratoire ICube, Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur,​ de l’Informatique et de l’Imagerie. ​+Le phénomène du Big Data a fait émerger le nouveau métier de Spécialiste en Sciences des Données ou Data Scientist, à l'​interface entre les méthodes informatiques ​ et les outils d'​intelligence artificielle,​ les systèmes complexes, et les besoins des utilisateurs finaux consommateurs de ces masses de données. L'​objectif du Master SDSC est de répondre à la demande croissante de tels spécialistes,​ capables de développer et de mettre en œuvre des méthodes d’analyse de données massives et de modélisation de systèmes complexes. ​ La formation s’appuie sur les compétence 
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 === Compétences à acquérir === === Compétences à acquérir ===
  
 Aux compétences générales des ingénieurs en informatique,​ s'​ajoute une expertise dans le domaine du big data : analyse de modèles de données complexes ;​ déploiement d'​architectures big data pour l'​exploitation de données massives, distribuées et hétérogènes ; modélisation de systèmes complexes et industriels ; mise en oeuvre de méthodologies d'​apprentissage automatique,​ d'​extraction de connaissances et d'​intelligence artificielle ;​ développement d'​outils pour l'aide à la décision ; optimisation de problèmes inverses par l'​utilisation d'​algorithmes stochastiques massivement parallèles ;​ protection et valorisation des données. Aux compétences générales des ingénieurs en informatique,​ s'​ajoute une expertise dans le domaine du big data : analyse de modèles de données complexes ;​ déploiement d'​architectures big data pour l'​exploitation de données massives, distribuées et hétérogènes ; modélisation de systèmes complexes et industriels ; mise en oeuvre de méthodologies d'​apprentissage automatique,​ d'​extraction de connaissances et d'​intelligence artificielle ;​ développement d'​outils pour l'aide à la décision ; optimisation de problèmes inverses par l'​utilisation d'​algorithmes stochastiques massivement parallèles ;​ protection et valorisation des données.
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 === Débouchés === === Débouchés ===
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   * Administrateur d'​architectures big data,   * Administrateur d'​architectures big data,
   * Responsable de la protection et de la conformité des données...   * Responsable de la protection et de la conformité des données...
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 === Conditions d’admission === === Conditions d’admission ===
  
 == Admission en M1 == == Admission en M1 ==
-Sur dossier et après examen de la commission pédagogique pour tout étudiant titulaire d’une Licence mention Informatique d’une université française ou équivalent. ​+Sur dossier et après examen de la commission pédagogique pour tout étudiant titulaire d’une Licence mention Informatique d’une université française ou équivalent. 
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 == Admission en M2 == == Admission en M2 ==
   * Accès de plein droit pour les étudiants titulaires d’un M1 SDSC.    * Accès de plein droit pour les étudiants titulaires d’un M1 SDSC. 
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 === Contact ===  === Contact ===