Master en Science des Données
⸺ L'objectif du programme de master en science des données est de former les étudiants en tant que "Data Scientists", chercheurs et développeurs d'analyse de données de demain, tant dans le milieu universitaire que dans l'industrie. Le programme est une réponse au manque d'experts dans ce secteur stratégique dans le pays, la région et le monde. Ce manque devrait se creuser à mesure que la transformation numérique de nos sociétés produit des quantités de plus en plus massives de données, dont la plupart sont désormais "nées numériques". Identifier des modèles et prédire des tendances est crucial pour les décideurs dans tous les domaines, ce qui fait que les Data Scientists sont recherchés dans tous les secteurs.
Les étudiants doivent être titulaires d'une licence ou d'un baccalauréat en informatique, en génie informatique, en génie électrique ou dans un domaine connexe.
Langue
Durée
Cycle
Approche
Les étudiants doivent être titulaires d'une licence ou d'un baccalauréat en informatique, en génie informatique, en génie électrique ou dans un domaine connexe.
Aujourd'hui, les grands acteurs du monde des affaires sont de plus en plus conscients du potentiel de leurs données et ils cherchent des moyens de les exploiter et d'en extraire le maximum d'informations utiles. Pour les aider dans cette tâche, les data scientists sont employés pour récupérer, stocker, organiser et traiter cette masse d'informations afin d'en extraire la valeur et de créer des outils automatisés d'aide à la décision en utilisant des techniques d'intelligence artificielle. La maturité et l'efficacité de la technologie d'analyse des données accélèrent son adoption dans l'ensemble de l'industrie et du gouvernement, avec des applications développées également par des PME et des associations, ainsi que par de grandes agences gouvernementales.
L'objectif du programme de master en science des données est de former les étudiants en tant que Data Scientists, chercheurs et développeurs d'analyse de données de demain, tant dans le milieu universitaire que dans l'industrie. Le programme vise à combler le manque d'experts dans ce secteur stratégique dans le pays, la région et le monde.
Les objectifs spécifiques du programme de master en science des données comprennent la fourniture à nos diplômés de :
- Une base solide dans les concepts, techniques, technologies et outils de la science des données.
- Une base solide dans les fondements statistiques et mathématiques de la science des données.
- Une compréhension approfondie des défis liés au développement et à la gestion des solutions d'analyse des données, ainsi que de leurs risques et implications.
Les diplômés du programme de master peuvent poursuivre leurs études pour obtenir un doctorat dans un domaine connexe. Ils peuvent également rejoindre l'industrie pour diriger des projets de science des données ou pour développer et gérer des solutions d'analyse de données pour une variété d'applications. Les diplômés peuvent également rejoindre des équipes pluridisciplinaires pour lancer une startup afin de développer des solutions s'appuyant sur ces technologies pour répondre aux besoins de clients dans divers secteurs.
Specific potential careers include:
- Spécialiste des données.
- Analyste de données / Consultant en analyse d'entreprise.
- Ingénieur des données.
- Ingénieur de recherche et développement en data mining et extraction de connaissances.
- Consultant dans les industries à forte intensité d'information.
- Concepteur de solutions logicielles spécialisées pour le traitement et l'analyse de grandes quantités de données.
- Chef de projet dans les industries d'analyse de données.
Quelques années après avoir terminé avec succès le master en "Data Science", les diplômés devront :
- Être Employés dans l'industrie et démontrant une progression de carrière par le biais de responsabilités de leadership, de réalisations techniques importantes ou d'autres reconnaissances de leurs contributions.
- Poursuivre leur éducation formelle vers un diplôme d'études supérieures ou une autre certification professionnelle dans le domaine ou diriger leur propre entreprise technologique.
- Appliquer les connaissances et l'expertise acquises pour développer des solutions et des applications de science des données (collecte, analyse et apprentissage des données).
- Travailler en tant qu'analystes de données, scientifiques, ingénieurs, consultants en analyse de données et en intelligence économique, ingénieurs de recherche, ou architectes, concepteurs et gestionnaires de systèmes d'information et d'analyse de données.
- Démontrer une compréhension approfondie des défis auxquels sont confrontés l'industrie et la société en matière d'analyse de données.
Les diplômés du programme de Master acquièrent souvent un certain nombre de certifications professionnelles en parallèle de leur formation de Master grâce aux programmes de certification professionnelle (PCP) de MUST.
En particulier, et parallèlement à leurs études, nos étudiants ont accès à des certifications gratuites fournies par EC-Council, propriétaire et développeur des programmes de formation mondialement reconnus tels que Certified Ethical Hacker (CEH), Certified Forensics Investigator, Certified Security Analyst (ECSA), Certified Network Defender, Certified Cloud security engineer, Blockchain developer, entre autres
Ils peuvent également acquérir des certifications professionnelles proposées par des entreprises technologiques de premier plan, notamment IBM, Google, et Cisco, via la plateforme Coursera For Campus de MUST Les certifications sont disponibles dans divers domaines, notamment la gestion des systèmes et des réseaux, le cloud computing, la cybersécurité, la science des données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la gestion et l'administration des bases de données, "Communiquer et interagir efficacement" et "Penser de manière critique et créative".
| Code du cours | Titre du cours | UE | ||
| CS 482 | Mathematical foundations of data science | UE 1 | ||
| CS 435 | Big data technologies & applications | UE 2 | ||
| CS 431 | Data management for data scientists | UE 3 | ||
| COM 425 | Advanced technical communication | UET 4 | ||
| CS 521 | Software engineering for data scientists | UEO 5 |
| Code du cours | Titre du cours | UE | ||
| CS 483 | Machine Learning | UE 6 | ||
| CS 535 | Scalable big data processing | UE 7 | ||
| CS 451 | Distributed systems | UE 8 | ||
| COM 435 | Effective professional presentations | UET 9 | ||
| CS 470 | Data visualization for data scientists | UEO 10 |
| Code du cours | Titre du cours | UE | ||
| CS 585 | Deep learning and neural networks | UE 11 | ||
| CS 555 | Cloud computing for data scientists | UE 12 | ||
| CS 581 | Generative AI and large language models | UE 13 | ||
| PHIL 222 | Contemporary issues in Data ethics | UET 14 | ||
| CS 586 | AI for emerging applications | UEO 15 |
| Code du cours | Titre du cours | UE | ||
| ISS 521 | Master Thesis/Project (Mémoire de Stage de fin d’études) | UEF 16 |
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