1. En-tête et Identification

·        Intitulé exact : Master Informatique

·        Mention : Data Science

·        Spécialité : Big Data Analytics et Machine Learning

·        Durée : 2 ans (Bac+3) ou 1 an (Bac+4)

·        Rythme : Formation Initiale / Alternance

·        Langue : Anglais (60%)

2. Objectifs et Compétences Visées

·        Objectif global : Former des data scientists et data engineers complets, capables de concevoir et déployer des solutions d'analyse de données massives (Big Data) et d'intelligence artificielle en environnement de production.

·        Compétences :

o   Concevoir des architectures Big Data (Hadoop, Spark) et des pipelines de données

o   Développer et optimiser des modèles de Machine Learning et Deep Learning

o   Mettre en production et industrialiser des modèles (MLOps)

o   Visualiser des données complexes et communiquer les résultats

·        Débouchés : Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, Chief Data Officer, Consultant(e) en Big Data

3. Organisation de la Formation

·        Volume horaire : 950h sur 2 ans (500h en 1 an)

·        Structure :

o   UE Fondamentales : Machine Learning avancé, Deep Learning, Data Engineering (Spark, Kafka), Cloud Data (AWS, Azure)

o   UE Transversales : Éthique des données, Management de projet data, Communication scientifique

o   UE Professionnelles : Projet data de grande envergure sur des jeux de données réels (mémoire)

o   Stage/Alternance : 6 mois minimum

·        Modules phares : NLP (Traitement du Langage Naturel), Computer Vision, DataOps/MLOps, Big Data Governance

4. Conditions d'Admission

·        Profil requis : Bac+3/4 en Informatique, Mathématiques, Statistiques, Ingénierie

·        Modalités : Dossier + test technique (code, maths, stats) + entretien

5. Responsables et Contacts

·        Responsable pédagogique : M. Daryl MGBATOU