Executive Mastère en Data Science

Data Science

PRÉSENTATION DU DIPLÔME

Présentation du diplôme

L’Executive Mastère en Data Science est conçu pour comprendre et gérer le flux important des données générées par notre monde actuel, que ça soit à travers les appareils mobiles, internet, ou autres. C’est une alliance entre Statistique, Informatique et Gestion de données, un executive mastère en Data Science permet d’acquérir :

  • Des compétences pour collecter, traiter et extraire des mégadonnées diversifiées
  • Des outils pour comprendre, visualiser, communiquer et interpréter les résultats d’analyse de mégadonnées
  • Des capacités pour créer des solutions basées sur les données qui peuvent augmenter les bénéfices d’une entreprise, ou réduire ses coûts ou même augmenter ses parts de marché.

PROFIL DU PARTICIPANT

PROFIL DU PARTICIPANT

L’Executive Mastère en Data Science s’adresse en particulier :

  • Aux ingénieurs et aux jeunes cadres opérant dans le secteur des NTIC ou exerçant des fonctions dans les DSI d’entreprises qui veulent parfaire et actualiser leur formation en intégrant les nouvelles tendances en data science,
  • Aux gestionnaires et consultants ayant une expérience en affaires et en organisation souhaitant parfaire leurs capacités décisionnelles en stratégie et opérations.

Exclusif à l’UIC

  • Une pédagogie innovante centrée sur l’apprenant
  • Project-based learning
  • Des intervenants nationaux et internationaux de haut niveau alliant expertise du domaine et qualité pédagogique
  • Force du réseau international des universités Laureate dans le monde
  • Programme modulaire et cours assurés pendant les week-ends assurant plus de flexibilité professionnelle
  • Un laboratoire expérientiel développant les capacités de leadership et l’esprit d’intrapreneurship

CONDITIONS D’ACCÈS

CONDITIONS D’ACCÈS

Les candidats qui désirent postuler à l’Executive Mastère en Data Science doivent justifier d’une expérience professionnelle probante dans le secteur informatique et / ou gestion et détenir un diplôme d’études supérieures.
L’accès se fait suite à une étude de dossier et à un entretien.

DÉBOUCHÉS PROFESSIONNELS

DÉBOUCHÉS PROFESSIONNELS

De nous jours, toutes les entreprises ont besoin d’analyser l’immensité des données générées. Les débouchés de ”l’Executive Mastère en Data Science” sont divers et dans toutes les industries, des petites start-ups aux grandes institutions financières, et qui opèrent dans plusieurs secteurs d’activité :

  • Les services publics
  • La finance
  • Les sociétés de services et d’ingénierie en informatique
  • Les énergies et énergies renouvelables
  • La santé, soins et prévention
  • Les assurances
  • Les télécoms
  • Les ventes en gros / détails
  • Les sociétés pharmaceutiques et de biotechnologies
  • Les sociétés de transport et de voyage

À mesure que les problèmes de données deviennent de plus en plus complexes, les entreprises exigent une compréhension des données et de nouveaux savoir-faire. En se focalisant sur les aspects pratiques, l’objectif de ce mastère est de préparer le candidat à devenir un “data scientist” dans le monde industriel et des services.

APPROCHE PÉDAGOGIQUE

APPROCHE PÉDAGOGIQUE

L’accent est mis sur l’acquisition des compétences par l’action. L’approche pédagogique s’articule sur l’écoute, la participation et le feedback.

Le cursus comprend des projets intégrés en groupes permettant aux participants une meilleure intégration et interactivité ainsi que le développement de compétences transversales en management, communication et résolution de problèmes.

Les participants seront amenés à résoudre des études de cas et à faire des présentations en classe de façon à faciliter l’intégration des savoirs et l’utilisation de nouvelles compétences.

LABORATOIRE POUR L’ENTREPRENARIAT ET LE LEADERSHIP

Le programme du mastère adopte une approche pédagogique de laboratoire expérientiel simulant la complexité de la prise de décision et développant l’esprit du leadership et d’intrapreneurship.

CHARGE HORAIRE

CHARGE HORAIRE

La charge horaire annuelle est de 340 heures dont 100 heures dédiées aux projets intégrés.
La formation d’étale sur 12 mois allant de Novembre de chaque année à Novembre de l’année suivante à raison de 3 week-ends sur 4.

ÉVALUATION

ÉVALUATION

  • 60% de l’évaluation totale du participant au programme est réalisée de manière continue pour évaluer les acquis (tests, QCM, …).
  • 40% de l’évaluation totale est basée sur les projets intégrés.

STRUCTURE DE LA FORMATION

STRUCTURE DE LA FORMATION

La formation est organisée en modules sous forme de séminaires assurés par des professeurs, des consultants et des experts en data science.

MODULE D’HOMOGÉNÉISATION

  • 1. Statistiques - Utilisation de MATLAB
  • 2. Séries temporelles
  • 3. Econométrie Linéaire
  • 4. Programmation en R
  • 5. Modélisation de données - Agile Data Modeling / UML
  • Laboratoire Expérientiel : Projet intégré 1 (En Statistique ou Econométrie Linéaire ou Modélisation)

MODULE DE SPECIALISATION

  • 1. Statistique Avancée – Utilisation SPSS
  • 2. Entrepôt de données (Datawarehousing) et Informatique décisionnelle (Business Intelligence) Théorie et outils informatique - Utilisation de IBM Cognos ou SAP Business Objects
  • 3. Apprentissage (Machine Learning) et Fouille de données (Data mining) – Théorie et outils informatique- Utilisation de SPSS Clementine
  • 4. Analyse des données massives (Big Data) - Théorie et outils informatique - Utilisation de Hadoop / Mapreduce / Hive / NoSQL
  • 5. Protection des données et Propriété Intellectuelle
  • Laboratoire Expérientiel : Projet Intégré 2 (En Statistique Avanacée, Machine Learning, Big Data, ou BI).

NB : Le programme peut éventuellement subir des modifications en fonction d’impératifs pédagogiques.

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