1. Objectifs

Le monde est aujourd’hui un large espace d’applications où se réuni des capteurs matériels et logiciels pour permettre de partager des informations de toute sorte et dans tous les domaines tels que : médical, social, financier, transport, etc. Ainsi, victimes de leurs aspects structurels et volumiques, ces données ne peuvent pas être toujours exploitées par les systèmes traditionnels de stockage et de gestion des données, vu que certaines techniques de machine learning sont aujourd’hui largement dépassées.  Il est donc impératif que la communauté scientifique dans sa majorité s’oriente vers une démarche du paradigme Big data qui effectivement permet de collecter, de stocker, et d’analyser des données massives à des coûts nettement plus raisonnables qu’avant grâce à des technologies nouvelles de stockage et surtout d’analyse. Notre Master intitulé Big Data est organisé en 4 semestres (2 semestres pour la première année et 2 semestres pour la deuxième année) et vise une projection vers une infrastructure intelligente qui se base sur un ensemble de techniques, d’outils et de modèles organisationnels pour faciliter, assurer et gagner une performance dans l’exploitation et la mise au point des données pour une meilleure modélisation et surtout une bonne analyse. Par ce parcours de master, l’étudiant aura la possibilité de non seulement se familiariser avec de nouveaux paradigmes de machine learning et d’optimisation à grande échelle, mais arrivé à sa dernière année, il aura la possibilité d’avoir côtoyé de près des applications réelles dans ses études de cas manipulant aisément l’outil aujourd’hui incontournable l’internet et ses divers services et moyens de communication comme facebook, twitter et autre interface de communication sociale. Il devient par ce fait un professionnel qui peut s’intégrer facilement avec ses compétences acquises dans le monde et du travail et de la recherche.

2. Savoir-faire et compétences

Par sa nature pratique plus que théorique, bien que la théorie dans le traitement de l’information soit la première clé à avoir pour ouvrir toutes les portes pour la réalisation de projets d’entreprise, l’opérabilité offerte dans le cadre de notre spécialisation du parcours permet à nos étudiants sortant de s’intégrer dans divers secteurs économiques sur le territoire national. Notre premier soucis et d’offrir des cadres sortants opérationnels et performants

A cette formation de Master de recherche, la condition d’accès est l’acquisition d’une licence en informatique.

1. Méthodes pédagogiques :

Les enseignements sont organisés en cours magistraux, travaux dirigés et travaux pratiques.

Les enseignements proposés sont organisés en unité d’enseignement UE semestrielles.  Chaque unité d’enseignement peut comporter plusieurs éléments appelés « matières ».  Chaque UE est évaluée en crédits européens ECTS. Une année universitaire représente 60  ECTS, à raison de 30 crédits par semestre validé soit 120 ECTS pour le diplôme de Master. Le semestre S4 est réservé à un stage ou à un travail d’initiation à la recherche, évalué  par un mémoire et une soutenance. 

2. Contenu de la formation

Le Master se décompose en quatre semestres répartis sur 2 années

 3. Contrôle des connaissances

• L’acquisition des connaissances et des aptitudes est appréciée par un contrôle continu, régulier et des épreuves pratiques combinées à un examen final.
• Il y aura deux sessions d’examens par an suivies d’une session de rattrapage pour chaque
• Chaque matière fera l’objet d’au moins un contrôle au cours de la formation, donnant lieu à l’attribution d’une note.
• Chaque matière sera affectée d’un coefficient. La note globale d’une matière comprend la note de l’épreuve finale et la note du contrôle continue.
• Une unité validée est capitalisable c’est-à-dire définitivement acquise lorsque l’étudiant a obtenu une moyenne pondérée égale ou supérieure à 10 sur 20 par compensation entre les  notes de chaque matières de l’unité d’enseignement.
• L’assiduité à toutes les activités pédagogiques organisée dans le cadre de la formation est obligatoire pour les travaux dirigés et travaux pratiques.
• La validation ou la progression annuelle est assurée, par la validation des deux semestres consécutifs sur la base d’une moyenne semestrielle égale ou supérieure à 10 sur 20 pour chaque semestre.

1. Secteurs d’activités et types d’emplois accessibles :

Du moment que le Big Data est devenu un véritable enjeu stratégique et économique, traiter et exploiter des millions de données numériques est désormais une priorité stratégique pour s’engager dans l’évolution des sociétés numériques. A notre connaissance, l’université comme toute autre entreprise est un bénéficiaire de toutes les compétences acquises par l’étudiant dans sa globalité surtout qu’il sera autonome et fonctionnel et pourra s’investir dans des applications emblématiques pour notre société où l’information connaît un accroissement énorme à cause des différentes sources qui prolifèrent d’une manière rapide et incontrôlable.

2. Poursuite d’études

continuer en thèse de doctorat dans un des domaines de recherche