Harmonisation avec l’émergence et l’évolution rapide des nouvelles technologies
Profitez de l’explosion des volumes de données ou du Big Data.
Découvrez les technologies d’apprentissage automatique récentes.
Gérer des données massives offrant des renseignements pertinents
Tirer parti de perspectives innovantes dans la transformation digitale des produits, services et processus métiers
Les cours de Master
Les cours de ce programme de master sont:
M1 : Cloud Native AI & ML
M2 : Mathématiques pour la science des données
M3 : Analyse des données algébriques et apprentissage statistique
M4 : Apprentissage automatique
M5 : Cloud native pour la Data-Science
M6 : Optimisation pour la science des données
M7 : Thèmes avancés et séminaires
M8 : Projet professionnel
Résumé
La science des données est une nouvelle frontière du savoir humain et un nouveau champ de découverte. Les scientifiques des données ont les compétences d’analyse et de programmation nécessaires pour extraire de précieuses données. Le secteur technologique en plein essor devient rapidement l’épicentre de la science des données.
Description
Ce Master permet l’acquisition de compétences techniques et scientifiques (Big Data, Machine Learning, Méthodes statistiques d’analyse de données, Analyse de réseaux complexes, DBMS No SQL, Algorithmes et langages de programmation communs, ... etc.) nécessaire, développement et mise en œuvre de solutions innovantes (Produit, Service, Process) à valeur ajoutée dans le cadre d’une stratégie de transformation digitale d’une entreprise
Avantages clés
Obtenez de nouvelles connaissances en science des données qui vous permettent de diriger le changement, de stimuler l’innovation et le numérique et de maintenir un avantage concurrentiel.
Qui devrait participer
BAC + 5- avec une connaissance de base de l’informatique (Python en particulier)
Très bonne maîtrise des outils de la profession d’ingénieur
Un cours de recyclage en programmation Python sera offert aux étudiants qui n’ont pas les antécédents requis.
Reda est un consultant DevOps depuis 16 ans et un amoureux de Linux depuis plus de 20 ans. Il a eu l'occasion de travailler sur une grande variété de projets pour des clients allant des PME aux entreprises en passant par les agences gouvernementales du monde entier. Il est autonome, apprend vite et sort des sentiers battus.
Armé d'un solide bagage théorique, il est avide de défis à résoudre, impliquant généralement les microservices, Openshift, les conteneurs Docker, l'automatisation, JBoss Middleware, l'optimisation des performances, l'évolutivité de Linux et des SGBD, les grands systèmes de serveurs.
Reda est titulaire d'un diplôme d'ingénieur agréé et d'un diplôme de maître de recherche en informatique. Il est un instructeur certifié Red Hat (RHCI) et un administrateur JBoss certifié Red Hat (RHCJA) renommé et détient plusieurs certificats d'expertise Red Hat.
Il donne régulièrement des cours sur Red Hat OpenShift et JBoss pour les grands comptes de la région EMEA.
Reda a remporté le prix Red Hat EMEA Training Quality Manager Award 2019.
Pr. IDRI Ali
Professeur titulaire à l'ENSIAS - École d'informatique et d'analyse des systèmes
Professeur titulaire à l'ENSIAS - École d'informatique et d'analyse des systèmes
Ali IDRI est professeur titulaire à l'école d'informatique et d'analyse des systèmes ENSIAS. Il est également Professeur Affilié au Département de Modélisation Simulation et Analyse des Données (MSDA).
Il a obtenu son Master et son Doctorat de 3ème cycle en Informatique à l'Université Mohamed V en 1994 et 1997 respectivement. Il a obtenu son doctorat en sciences cognitives et informatiques de l'Université du Québec à Montréal en 2003.
Il a été le chercheur principal de plusieurs projets nationaux et internationaux de premier plan dans le domaine de l'apprentissage automatique et de ses applications. Il est rédacteur en chef adjoint de BMC Medical Informatics and Decision Making.
Il est un évaluateur expert du CNRST. Il est très actif dans les domaines de l'apprentissage automatique, de l'ingénierie logicielle et de l'informatique médicale et a publié plus de 210 articles dans des revues et des conférences reconnues.
Pr. HABBAL abderrahmane
Professeur et chercheur à l'Université de Nice Sophia-Antipolis
Professeur et chercheur à l'Université de Nice Sophia-Antipolis
Le Pr. Habbal est un expert en optimisation et en théorie des jeux. Ses recherches portent sur de nouvelles approches pour le traitement de Ses recherches portent sur de nouvelles approches pour le traitement de problèmes inverses par la théorie des jeux et l'optimisation multidisciplinaire par les jeux de Nash. Lui et son équipe ont développé de nouveaux algorithmes pour calculer les équilibres de jeux par des processus gaussiens ou pour capturer le front de Pareto et les solutions ParetoOptimales. Il s'intéresse également à l'optimisation multi-objectifs et à ses applications dans l'industrie. Récemment, le Pr. Habbal s'intéresse également à la modélisation basée sur les agents et à la théorie des jeux à champ moyen.
Pr. CHARIF-CHEFCHAOUNI Mohammed
Professeur à l'INPT - Institut national des postes et télécommunications
Professeur à l'INPT - Institut national des postes et télécommunications
Le professeur Mohammed Abdelfattah Charif-Chefchaouni est titulaire d'un diplôme d'ingénieur de l'École nationale supérieure de l'aéronautique (1980) et d'un doctorat en génie électrique de l'Université de l'Illinois à Chicago (1994).
Actuellement, il est professeur d'enseignement supérieur à l'Institut national des postes et télécommunications.
Le professeur Charif-Chefchaouni a mené des recherches de pointe en
en Morphologie mathématique appliquée au traitement de l'image. Traitement d'images. Son expertise dans ce domaine lui a permis de publier les résultats de ses travaux dans des revues internationales à haut facteur d'impact. high impact factor.