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Contacts

Scolarité M1

Mickael Ferreira
télephone 01 57 27 68 96
bureau Sophie Germain - Bur. 3004
En télétravail les mardis et vendredis
(permanences Zoom : 10h30-12h00 ; 14h00-15h30)

connexion à la permanence de Mickaël Ferreira (code: 141280)

Scolarité M2

Sylvia Crochet
téléphone 01 57 27 68 98
bureau Sophie Germain - Bur. 3002
En télétravail les mardis et vendredis. Ne travaille pas les mercredis
(permanences Zoom : 10h00-11h30 ; 14h30-16h00)

connexion à la permanence de Sylvia Crochet (code: 242581)

formations:masters:data:accueil

Master Parcours Données : Algorithmes, Traitement et Analyse

Objectifs

L’objectif de ce parcours est de donner aux étudiants l'expertise nécessaire pour concevoir et developper des systèmes qui manipulent et analysent de grandes données.

Les données sont aujourd'hui l'aspect central de tous les systèmes informatiques. Les grands acteurs du “big data” (comme Google, Facebook, Twitter etc.) s'appuient sur des technologies complexes, en évolution continue. Leur but principal est de representer, stocker, traiter efficacement et analyser des données massives (centaines de millions de Gigabytes, millions de transactions par jours, milliards d'utilisateurs,…)

Le parcours DATA se focalise sur les aspects algorithmiques et architectureaux sous-jacents au développement de tels systèmes. Les étudiants acquerront une importante culture informatique, pour être capables non seulement de manipuler les systèmes et outils qui existent aujourd'hui, mais surtout de participer à la conception et au développement des architectures big data de demain.

Les thématiques clefs de ce parcours sont l'algorithmique, le traitement et la fouille de données, le calcul distribué, l'analyses de graphes et l'intelligence artificielle, ainsi que les outils formels nécessaires à leur maîtrise. Nos étudiants seront également formés aux technologies big data actuellement les plus utilisées (e.g. Hadoop, Spark, MapReduce, Hive, systèmes noSQL et ETL, RDF, SPARQL etc.) afin d’être immédiatement opérationnels et compétitifs sur le marché du travail. Les étudiants manipuleront des langages de programmation généraux comme Java et C++, ainsi que les langages les plus utilisées dans le traitement et analyse des données (Scala, Phyton, R,…)

Contenu

Les enseignements sont principalement assurés par des enseignants-chercheurs de l'Institut de Recherche en Informatique Fondamentale (IRIF) de l'Université de Paris, Il y a une importante participation d'enseignants de l'industrie et des conférences d'industriels.

Organisation

Les étudiants peuvent compléter les matières obligatoires, et leur choix de matières recommandées, par des cours des autres parcours du M2 Informatique. Les projets de programmation prennent une place très importante dans ce master : Il y a un projet en M1, et beaucoup de cours sont évalués sur la base de projets. Un stage court est possible à la fin du M1, et un stage d'une durée de 4–6 mois est obligatoire à la fin du M2.

Prérequis

Licence en Informatique ou diplôme équivalent, avec de bonnes connaissances en bases de données, algorithmique et programmation, et des connaissances de base en probabilités.

Candidature

Admission sur dossier soit en M1, soit directement en M2 pour des étudiants ayant acquis des connaissances équivalentes au M1 de ce parcours.

Débouchés

Ingénieur “big data” (architecte des systèmes de traitement des données/ développeur/ chef de projet). Analyste de données. Ingénieur de recherche et de développement.

Il est également possible de poursuivre le parcours en doctorat, soit dans un laboratoire de recherche, soit dans le cadre d'une thèse CIFRE.

Contact

Responsables pédagogiques:

(M1) François Laroussinie - Email : Francois.Laroussinie [ at ] irif.fr

(M2) Cristina Sirangelo - Email : cristina [ at ] irif.fr

Secrétariats pédagogiques:

(M1) Mickael Ferreira - Bur. 3004 - Tel 01 57 27 68 96 - Email : ferreira [at] informatique.univ-paris-diderot.fr

(M2) Sylvia Crochet - Bur. 3002 -Tel 01 57 27 68 98 - Email : crochet [at] informatique.univ-paris-diderot.fr

formations/masters/data/accueil.txt · Dernière modification : 2023/10/10 08:27 de treinen