Catalogue des formations supérieures aérospatiales

Master mention MIAGE parcours-type Ingénierie des Données et Apprentissage (IDA)

• Organisme: Faculté d'Informatique de Université Toulouse Capitole
  (Unviversité Toulouse 1 Capitole)
• Type de formation : Formation initiale - Formation continue - Formation en alternance ou apprentissage
• Langue(s) utilisée(s) pour la formation : Français
• Lieu : Toulouse (Région : Occitanie)
• Diplôme préparé/grade/titre : Master ou DNM : Diplôme National de Master
• Niveau d'entrée : Bac + 3
• Cette formation est inscrite au RNCP / RS

Détails de la formation

Objectifs : Suite à l’essor des données massives (« big Data »), les entreprises sont actuellement confrontées à la multiplication des données hétérogènes internes et externes. Ce contexte induit un nouveau management des organisations qui se traduit par le développement d’entreprises pilotées par les données (« Data Driven Companies »). Ces organisations cherchent désormais à exploiter les données à leur disposition pour aiguiller leur stratégie et leur développement.

L’objectif du parcours-type IDA (Ingénierie des Données et Apprentissage) est de former des cadres permettant d’accompagner ces entreprises dans leur pilotage en se basant sur de nouvelles technologies analytiques. Plus précisément, ce parcours apporte aussi bien des compétences orientées données que apprentissage automatique (« Machine Learning »). D’un point de vue données, l’objectif est de pouvoir gérer tout le cycle de la donnée (intégration, modélisation, gestion de données volumineuses et hétérogènes, interrogation et analyses) ainsi que sa gouvernance (méta modélisation, qualité des données…). D’un point de vue apprentissage automatique, l’objectif est de maitriser différents modèles et de proposer aux entreprises le modèle le plus adaptés aux besoins tout en garantissant sa qualité. Ils seront amenés à prendre en charge des projets d'informatisation du système d'information, de la définition des besoins jusqu'à leur réalisation, dans un contexte fortement évolutif. L’aspect sociétal du traitement des données sera aussi au cœur du master avec des cours d’éthiques (données et traitements) et Green IT.

Niveau de Diplôme (UE) : 7 - (Niveau CEC ou équivalent)

Compétences acquises durant la formation : Le parcours-type IDA du Master MIAGE apporte les bases théoriques et les compétences technologiques permettant de :
- Evaluer les besoins, les implications de nouvelles solutions informatiques, identifier les méthodes et standards possibles dans le cadre d'un management orienté données ; Comprendre et appliquer les méthodologies, outils et processus permettant de gérer des projets
- Définir les solutions informatiques les plus adaptées aux besoins des utilisateurs ; Concevoir et développer une application conforme aux spécifications requises par sélection ou proposition d'architectures logicielles
- Définir une politique de gouvernance des données ; développer des applications orientées données quel que soit l’environnement technologique ; Gérer les données d’une organisation et de leur mise à disposition
- Concevoir, développer, qualifier et expliciter les modèles d’apprentissage automatique

Métiers et activité professionnelle visés : Le parcours-type IDA du Master MIAGE forme des cadres de haut niveau situés à l'interface des technologies centrées données et, de la gestion et de l'organisation pouvant exercer les fonctions suivantes :
Chief Data Officer, Data Manager, Data Architect, Data Stewart,
Ingénieur Big Data, Architecte Big Data,
Data analyst, Ingénieur en Machine Learning,
Ingénieur d’Etudes, Ingénieur Analyste, Ingénieur des Systèmes d’Information.

Durée et modalités : 4 semestres

Site web dédié : https://www.ut-capitole.fr/accueil/formations/nos-diplomes/masters/master-mention-miage-parcours-type-ingenierie-des-donnees-et-apprentissage-ida

Domaines

• Sciences et Techniques de l'Ingénierie
• Applications, Exploitation

Thèmes

• 11 - Informatique, Mathématiques Appliquées, Modélisation, Optimisation, Sciences du numérique et des données, Cryptographie, Cybersécurité, Intelligence Artificielle
• 20 - Santé et Sociétal : Santé, Médecine Spatiale, Biomédical, Génie Biologique, Risques, Défense, Sécurité des biens et des personnes, Tourisme, Politiques