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Mastère Spécialisé® Big Data : Analytics avancées pour la décision

Mastère Spécialisé® Big Data : Analytics avancées pour la décision

Résumé

Ce Mastère Spécialisé® forme aux métiers du Big Data en développant des compétences en data analytics, en data science et en ingénierie, nécessaires au traitement et à l’exploitation des grandes masses de données. En savoir plus

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Call to actions

ms-biganalytics@utt.fr

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Inscription

Détails

Informations générales

Lieu de la formation
Paris

Format
  • Adapté à l'alternance (contrat de professionnalisation, stage alterné)

Calendrier

Rentrée
Septembre

Ouverture des candidatures
1er février

Niveau d'admission

  • Diplôme d'Ingénieur habilité CTI
  • Diplôme de 3e cycle (Master, DEA, DESS)
  • Diplôme professionnel Bac+5
  • Diplôme de M1 + 3 ans d'expérience
  • Titre inscrit au RNCP niveau 7

Mastère Spécialisé® Bac +6

Points forts

  • Un profil très recherché par les entreprises de toute taille et les établissements publics
  • 70% de cours orientés travaux pratiques
  • Un corps professoral composé de professionnels de la data et d’enseignants-chercheurs
  • Une formation qui s’appuie sur les compétences des équipes de recherches de l’UTT (Réseaux, Traitement de données, Gestion de connaissances)
  • 140h de cours en datascience

Coût de la formation

Etudiant / Demandeur d'Emploi
10 500€

Entreprise / Salarié
15 500€

Ce tarif est net, l’UTT étant exonérée de la TVA pour ses activités de formation. La participation aux entretiens d'admission nécessite la fourniture du dossier de candidature complet et le règlement des frais de dossiers à minima 1 semaine avant la session d'entretien.

Plus d'informations sur l'aide au financement

Présentation

Qu’est-ce qu’un Big Data Analyst ?

Le métier d’analyste Big Data vise à transformer la donnée en information et la rendre intelligible aux autres fonctions de l'entreprise. Le Data Analyst produira des modèles de visualisation qui permettront d'illustrer les métriques métiers (KPI), d'alimenter les tableaux de bord de l'entreprise.

L’utilisation des grandes masses de données aux sources disparates permet d’avoir une vision prédictive plutôt que prévisionnelle. Mais de la quantité naissent des problématiques de montée en échelle (volumétrie, complexité), de qualité, et de rapidité d’accès (vélocité) à l’information qui rendent l’activité bien différente de la Business Intelligence classique.

L’analyste Big Data se doit d’avoir des compétences élargies dans son domaine et être capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne de valeur (architecture de traitement, stockage des données, choix des plateformes) afin que la qualité et la pertinence de la donnée nécessaire à son métier soit garantie.

Au cours de la formation, les étudiants du Mastère Spécialisé ® acquièrent :
  • en data analytics : enseignements sur l’extraction d’information pertinentes, leur analyse et leur valorisation comme levier de croissance de l’entreprise ;
  • en data science pour la modélisation et la conception d’algorithmes de Machine Learning et Deep Learning pour la résolution de problèmes complexes ;
  • en ingénierie Big Data qui permettront de concevoir des projets Big Data résilients et scalables, depuis le choix de l’architecture (Hadoop, Spark, Cloud), des bases de données (NoSQL, BigTable) jusqu’aux solutions de traitement et de visualisation.


Témoignages

Alix OUEDRAOGO, Consultante Data Engineer chez ASTEK - 92100 Boulogne-Billancourt, Promo 2019/2020
"J’ai décidé de poursuivre ma spécialisation à l’UTT car mon but premier était d’acquérir une formation de qualité, complémentaire de mon diplôme d’Ingénieur en Télécommunications et recherchée sur le marché du travail.
Au sein de cette université de technologie règnent professionnalisme, écoute, entraide et convivialité. Les enseignants sont d’excellents professionnels avec un grand désir de transmettre leur expérience. En plus, la promotion était d’une grande diversité d’origines et de formations, créant un effet synergique exceptionnel lors des travaux de groupe et même lors des discussions. En même temps, une saine concurrence s’est développée dans les études de cas et les défis spécifiques.
Ce fut pour moi une aventure unique et enrichissante."

Aymen BEN MECHLIA, Consultant Big Data, Machine Learning & Predictive Analytics, Promo 2016
"Avec mon diplômé d’ingénieur en statistique et une première expérience professionnelle, il m’est apparu évident que je devais suivre ce Mastère Spécialisé® pour me construire un profil multi-compétences dans les domaines des Analytics et de la valorisation des données. Ce qui me permet aujourd’hui d’occuper un poste de consultant Big Data au sein d’une société de conseils spécialisée dans la valorisation de données."

Emmanuel LEVY, Architecte Big Data, Promo 2016
"Avec une expérience de 15 ans dans le monde des bases de données, ce Mastère Spécialisé® m’a permis d’avoir un profil pertinent pour prendre le pas du virage technologique adopté par les entreprises dans la data ces dernières années."
 

Responsable(s) de la formation


 

Partenariats

Entreprises


Le Mastère Spécialisé® Big Data : Analytics avancées pour la décision est soutenu par de nombreuses entreprises et organisations évoluant dans le domaine du Bigdata ou utilisant ces technologies pour leur activité, qui reconnaissent l'expertise et la pertinence d'une formation sur le sujet.
 

 
« (…) votre projet a été considéré comme pertinent et entrant parfaitement dans la lignée de notre stratégie Digitale centrée sur l’offre Big Data et de ce qui fait de Atos une société innovante à part entière. De ce fait, cette formation diplômante représente une opportunité d’accompagner nos ambitions business et de répondre d’une part à nos besoins en emplois d’experts Big Data ou de Data Scientists et d’autre part à nos besoins de développement des compétences (…) notre intérêt pour cette formation de haut niveau centrée sur les technologies du Big Data et du Big Analytics (…) »
Masquer les détails supplémentaires

Admission

Pré-requis

Conditions d'admission

Les candidats devront être titulaires d’un des diplômes suivants :
  • Diplôme d’ingénieur habilité par la Commission des Titres d’Ingénieur (liste Cti)
  • Diplôme universitaire de 3e cycle (Master, DEA, DESS…) ou diplôme professionnel cohérent et équivalent avec le niveau Bac+5
  • Diplôme d’une école de management habilitée à délivrer le grade de Master (liste CEFDG)
  • Titre inscrit au RNCP niveau 7
  • Diplôme de M1 ou équivalent, pour des auditeurs justifiant d’au moins trois années d’expérience professionnelle en informatique décisionnelle
  • Diplôme étranger équivalent aux diplômes Bac+5 français exigés ci-dessus
Pour maximiser les chances d'être accepté(e), les candidat(e)s doivent avoir un niveau cohérent avec les enseignements prodigués durant la formation. Certaines connaissances sont donc pré-requises afin d'être admis(e).

En modélisation
  • Algèbre linéaire (matrices, déterminant, vecteurs propres et valeurs propres)
  • Bases en probabilités et en statistiques
  • Lois usuelles (loi de Bernoulli, loi binomiale, loi normale)
  • Formule de Bayes
  • Statistique descriptive
  • Maximum de vraisemblance
En informatique
  • Complexité algorithmique
  • Programmation, au moins l'un des langages suivants : Java, Javascript, Python ou R
  • Bases sur les systèmes de gestion de bases de données (ex. MySQL)
  • Technologies web (quelques notions souhaitables)
Suivant la configuration de la promotion quelques jours de remise à niveaux seront organisés pour les candidat(e)s accepté(e)s juste avant la rentrée.


Candidater

Admission sur dossier et entretien individuel.

Montant des frais de dossier : 90 €

Les résultats seront envoyés par courrier et e-mail à l'issue de chaque période d'entretien.
 

Programme

La formation est divisée en un socle théorique pour la data science + 5 blocs de compétences (400 heures minimum de formation au total), associés à des thématiques spécifiques.

Chaque module est constitué de deux unités d'enseignement (UE), dispensées par des enseignants-chercheurs et des professionnels. L’enseignement comprend une grande partie d'activités pratiques : Travaux Pratiques (TP), Etudes de cas (E2C) et Projets.

L’étudiant devra effectuer un stage de 4 mois minimum en entreprise ou dans une administration publique sur une thématique liée au Big Data. Il produit un rapport et soutient une thèse professionnelle à l’issue de ce stage.

5 conférences sont organisées au cours du cursus : "Big data et nouveaux métiers du numérique", "Big data : avenir des villes intelligentes", "Analyse des médias sociaux", "La révolution du CRM 3.0" et "Monitoring de grands Réseaux".

Socle pour la data science

 Bases en Modélisation (Statistiques, Graphes, etc.)
Programmation et complexité algorithmique
Bloc 1 Généralités et notions sur le Big data Introduction et conception 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
Programmation avancée
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

Programme détaillé

 

Calendrier

  • Ouverture des admissions : 1er février 2021
  • Rentrée : septembre 2021
  • Jurys d'admission : tous les mois de mars à juillet
  • Période d'application en entreprise : 4 mois minimum
  • Soutenance de la Thèse Professionnelle en septembre 2022

Et après ?

Débouchés professionnels


Fonctions

  • Big Data Analyst / Analyste Big Data
  • Architect Big Data & Analytique
  • Expert Trend & Metrics
  • Responsable de projet Big Data / Consultant Big Data
  • Data Scientist
  • Data Architect


Entreprises

  • Grands groupes
  • Startups, TPE, PME
  • Etablissements publics & Collectivités territoriales


Secteurs

Tous secteurs d’activités générant et manipulant les données, tels que :
  • Le transport
  • La (cyber)sécurité
  • La sûreté
  • Le réseaux d’énergie
  • Les médias, le marketing, etc.