Data Analytics et Big Data

Cette formation repose sur un concept innovant qui associe études en informatique et en Data Analyse et Intelligence Artificielle.

Elle permet aux étudiants d’acquérir des compétences les plus actualisées dans le domaine de data ingénieurie et informatique pour être opérationnels tout de suite. 

Durée : 2 ans. Modalité : classique , alternance ou blended learning

OBJECTIFS ET CONTEXTE DE LA FORMATION

Face à l’explosion du volume de données produites et stockées par les entreprises et les organismes publics, le besoin de professionnels capables de comprendre, d’analyser et d’exploiter ces données s’est intensifié. C’est dans ce contexte que s’inscrit le Mastère en Data Analytics et Big Data. Ce programme vise à former des professionnels qualifiés capables de transformer les données massives en informations précieuses pour la prise de décision. Les compétences acquises permettront aux diplômés de répondre aux défis du Big Data, en intégrant, nettoyant, analysant et visualisant efficacement les données pour générer des insights. De plus, ce programme met l’accent sur l’importance de la protection des données et de l’éthique dans l’exploitation des données.

L’objectif de ce master est de répondre à l’évolution du paysage des données et de doter les étudiants des compétences nécessaires pour devenir des acteurs clés dans ce domaine en pleine croissance.

COMPÉTENCES ATTESTÉES

• Identifier et extraire des données pertinentes à partir de diverses sources, y compris les données structurées, non structurées et le Big Data.
• Utiliser des langages de programmation, comme Python, pour collecter, nettoyer et préparer les données pour l’analyse.
• Mettre en œuvre des techniques de nettoyage des données pour assurer leur fiabilité et leur utilité.
• Intégrer les données collectées dans une base de données en utilisant des outils de gestion de base de données, comme le SQL.
• Appliquer des méthodes d’analyse de données pour explorer, interpréter et tirer des conclusions à partir des données.
• Utiliser des techniques spécifiques pour explorer et analyser de grands ensembles de données (Big Data).
• Créer des visualisations de données pour aider à comprendre les tendances, les modèles et les anomalies dans les données.
• Communiquer efficacement les résultats de l’analyse de données à divers publics, à travers des rapports clairs et concis et des présentations visuelles.
• Respecter les principes de protection des données, y compris les réglementations sur la confidentialité et la sécurité des données.
• Appliquer les meilleures pratiques éthiques dans la collecte, l’utilisation et la présentation des données.

MODALITÉS D’ÉVALUATION

Les méthodes d’évaluation pour ce programme de master en data analyse et big data englobent une variété de formats afin de couvrir l’ensemble des compétences à acquérir. Celles-ci incluent des questionnaires à choix multiples pour évaluer la compréhension des concepts théoriques, des projets pratiques pour juger des compétences techniques et de l’aptitude à résoudre des problèmes complexes, des présentations pour apprécier la capacité à communiquer efficacement les résultats des analyses, et des études de cas pour mesurer l’aptitude à appliquer les compétences acquises dans des situations réalistes. Les travaux de groupe sont également prévus pour favoriser la collaboration et le développement de compétences sociales.

BLOCS DE COMPÉTENCES

1- COLLECTE ET INTÉGRATION DE DONNÉES

• Identifier des sources de données pertinentes, y compris des données structurées et non structurées.
• Utiliser des langages de programmation spécifiques, tels que Python, pour extraire les données.
• Prêter une attention particulière à la qualité des données et mettre en œuvre des techniques de nettoyage pour garantir la fiabilité et l’utilisabilité des données collectées.
• Utiliser des outils de gestion de base de données (langage SQL) pour intégrer efficacement les données collectées dans une base de données.
• Comprendre et respecter les principes de protection des données, y compris les réglementations sur la confidentialité et la sécurité des données.
• Appliquer les meilleures pratiques éthiques dans la collecte et l’utilisation des données.

2- PRÉPARATION ET NETTOYAGE DES DONNÉES

• Comprendre l’importance des données propres et fiables pour l’analyse des données.
• Identifier et traiter les valeurs manquantes dans le jeu de données en utilisant diverses stratégies comme l’imputation ou la suppression, selon le contexte.
• Détecter et gérer les valeurs aberrantes ou erronées grâce à diverses méthodes statistiques pour garantir l’exactitude des analyses ultérieures.
• Appliquer les techniques de transformation des données, comme la normalisation ou la standardisation, pour préparer les données pour l’analyse.
• Maîtriser l’utilisation d’outils logiciels spécifiques pour le nettoyage et la préparation des données, tels que Pandas en Python.
• Mettre en place des contrôles de cohérence pour s’assurer que les données sont prêtes pour l’analyse statistique ou la modélisation de machine learning.
• Élaborer la documentation des étapes de préparation des données pour assurer la reproductibilité et le suivi des analyses.

3- ANALYSE DES DONNÉES

• Utiliser des techniques d’exploration des données pour découvrir les relations entre les différentes variables et identifier les tendances dans les données.
• Appliquer des méthodes statistiques pour comprendre et interpréter des données, y compris des tests d’hypothèses, des analyses de corrélation, de régression et de variance.
• Maîtriser les principes et l’utilisation des techniques du machine learning, pour créer des modèles prédictifs.
• Utiliser des outils logiciels spécifiques pour l’analyse de données, tels que scikit-learn en Python.
• Interpréter les résultats de l’analyse de données et les modèles de machine learning, et comprendre leur pertinence et leur applicabilité à des problèmes réels.
• Évaluer la performance des modèles de machine learning en utilisant des mesures appropriées, comprendre le surapprentissage et le sous-apprentissage, et utiliser des techniques d’amélioration du modèle.

4- EXPLORATION ET ANALYSE DU BIG DATA

• Comprendre les concepts et les défis du Big Data, y compris les aspects de volume, de vélocité, de variété, de véracité et de valeur (les 5V du Big Data).
• Utiliser des outils et des techniques spécifiques pour le traitement du Big Data, tels que Hadoop, Spark ou autres technologies de l’écosystème Hadoop.
• Explorer et analyser des jeux de données de grande taille en utilisant des outils de traitement distribué, et comprendre les principes de l’architecture distribuée.
• Manipuler et analyser des données non structurées ou semi-structurées, telles que les données textuelles, les données de capteurs, les logs, etc.
• Utiliser des techniques de Machine Learning à grande échelle et des techniques d’apprentissage profond pour l’analyse des données de grande taille.
• Implémenter des algorithmes de traitement de données à grande échelle pour l’extraction de connaissances à partir de grandes quantités de données.

5- VISUALISATION DES STATISTIQUES ET COMMUNICATION DES RÉSULTATS

• Maîtriser les principes de la visualisation des statistiques, y compris la sélection du type de graphique ou de diagramme approprié pour différents types de données et d’analyses.
• Utiliser des outils de visualisation de statistiques, tels que Matplotlib et Seaborn en Python, et avec des outils comme Excel et Power BI.
• Créer des visualisations claires, compréhensibles et visuellement attrayantes qui mettent en évidence les résultats clés de l’analyse de données.
• Développer des tableaux de bord interactifs pour la présentation des résultats et la prise de décision basée sur les données.
• Communiquer efficacement les résultats de l’analyse de données à différents publics, y compris les parties prenantes techniques et non techniques.
• Rédiger des rapports clairs et concis sur les résultats de l’analyse de données, en utilisant la visualisation des statistiques pour soutenir et illustrer les conclusions.
• Présenter les résultats de manière éthique, en veillant à respecter la confidentialité et la vie privée, et en évitant de tromper ou de surinterpréter les résultats.

Programme de la formation de BAC+4 :

Module Cours fondamentaux

• Statistique
• Programmation Python 
• Extraction des données textes 
• Dataviz
• Analyse de données
• Conception de base de donnée
• Système d'information
• Ethique des données
• Réalisation de projets pratiques et stage

 Programme de la formation de BAC+5 :

Module Cours fondamentaux

• Statistique avancée (II)
• Python avancé appliqué à l'analyse de donnée
• Machine learning
• Web scraping
• Base de donnée et Big data
• Techniques d'analyse de données avancées
• Business Intelligence
• Cloud data
• Réalisation de projets pratiques et stage

Module compétences transversales

• Langue (anglais, chinois, espagnol, français au choix)
• Essentiel de droits en informatique 
• communication

Module de stage:  2 à 6 mois de stage obligatoire après les cours théoriques; optionnel pendant les périodes de cours (2 à 3 jours par semaine)

Débouchés :

• Responsable de projet data
• Data anayste 
• Ingénieur data
• Consultant
• Data scientist
• Chargé(e) d'exploitation de données

Admission :

Candidature en 1ère année (BAC+4) : titulaire d'un diplôme de niveau BAC+3 
Candidature en 2èmè année (BAC+5) : titulaire d'un diplôme de niveau BAC+4
Sélection : Sur dossier, entretien de motivation ou test d'entrée

Délai d'accès: session d'octobre 2024 et session de février 2025

Validation : Les étudiants qui réussissent toutes les évaluations, l'examen final,  ainsi que la soutenance d'un mémoire professionnel, obtiendront un diplôme de niveau BAC+5 délivré par notre établissement. Les étudiants peuvent également choisir de poursuivre leur étude pendant une année supplémentaire en niveau BAC+6.