Mastère spécialisé expert big analytics et métrique par Université de technologie de Troyes

Rappels :
Socle théorique pour la data science
Bases en Mathématiques (Statistiques, Graphes, etc.)
Programmation et complexité algorithmique
Bloc 1
Généralités et notions sur le Big data
Introduction et gestion de projets Big Data
Gouvernance, stratégies et sécurité
Bloc 2
Techniques d'actionnabilité de la donnée
Stockage de données réutilisables
Business intelligence & Data as a service
Bloc 3
Bases de données et Programmations Avancées
Bases de données avancées : bigTable, NoSQL
Langages et outils de programmation :R, Python, SCALA, Java, mapReduce, ElasticSearch
Bloc 4
Traitement de Grandes masses de Données
Intelligence artificielle en grande dimension
Traitements distribués
Bloc 5
Big Analytics et Visualisation Décisionnelle
Information Retrieval (extraction d'Information)
Visualisation Décisionnelle.

Ce Mastère Spécialisé Expert Big Analytics et Métriques a pour objectif de vous faire acquérir le socle de compétences indispensable à tous les métiers du big data et vous permettre ensuite suivant votre cursus et votre expérience professionnelle d'orienter votre carrière sur des missions qui vous correspondent. Il forme des spécialistes capable de concevoir, mettre en place et piloter des solutions innovantes afin de résoudre la complexité de la gestion et l'analyse de ces grandes masses de données. Les connaissances enseignées sont autant techniques (informatique, mathématiques, statistiques) qu'humaines et sociales.
Objectifs pédagogiques
Au cours de la formation, les étudiants du Mastère Spécialisé acquièrent :
- des compétences transverses : sciences humaines vs techniques du Big data (droit, sécurité, éthique) et recherche des meilleurs compromis face aux défis sociétaux
- des compétences de data strategist : conception et management de projet Big data, Gouvernance des Données
- des compétences de data scientist : création et évaluation d'algorithmes, machine learning
- des compétences de data analyst : conception de métriques et de systèmes de visualisation cohérents avec les besoins métiers
Objectifs professionnels
Les diplômés, au sein des structures qui les emploient, seront en capacité de :
- conduire une équipe de data scientists chargés de valoriser les données d'entreprise (données clients, données d'activités, logs, etc.)
- assurer une mission de conseil pour la résolution de problèmes complexes liés à l'exploration (de grandes masses) de données hétérogènes
- accompagner, en tant que data strategist les grands groupes, les PME, les services de l'Etat et les collectivités dans la maîtrise et la gouvernance de leurs données
- conduire la politique d'acquisition et de transformation des données en valeurs ou en gisement d'innovation (nouveaux services, transformation des usages, etc.) de son entreprise.