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Majeure Big Data and Machine Learning

Entièrement enseignée en anglais, la majeure Big Data and Machine Learning prépare le futur ingénieur à identifier les besoins et problématiques métier liés à l’exploitation des données massives, à construire des outils d’analyse pour collecter ces données, structurées ou non structurées, à organiser et synthétiser les sources de données sous forme de résultats exploitables pour modéliser et anticiper de nouveaux comportements ou usages, à intégrer les enjeux réglementaires liés à l’exploitation des données personnelles.

Elle comporte les enseignements nécessaires en statistiques, en informatique.

Présentation

La production de données numériques ne cesse pas d’augmenter de façon exponentielle ces dernières années. La Data est ainsi appelée l’or noir de 21eme siècle, car couplée avec l’intelligence artificielle, elles révolutionnent la santé, le business, l’urbanisme, la sécurité et beaucoup d’autres secteurs.

La majeure Big Data & Machine Learning forme des ingénieurs capables d’accompagner les entreprises dans leur transformation « data-driven » et ceci en apportant les compétences nécessaires pour :

  • Collecter, stocker, analyser et protéger ces masses de données multiples et diverses.
  • Exploiter ces données massives pour améliorer la stratégie de la prise de décision et l’efficacité dans la gestion ainsi qu’anticiper les tendances à venir.

Les enseignements de la majeure s’articulent autour des statistiques et de l’informatique sans oublier les régulations en vigueur et l’éthique.

Ils préparent le futur ingénieur à :

  • Identifier les besoins et les problématiques métier liés à l’exploitation des données massives
  • Construire des outils d’analyse pour collecter et traiter ces données structurées ou non structurées
  • Organiser et synthétiser les sources de données sous forme de résultats exploitables pour modéliser et anticiper de nouveaux comportements ou usages
  • Intégrer les enjeux réglementaires liés à l’exploitation des données personnelles.

Parrain de la formation :

Programme

Fondamentaux

Machine Learning
Applied Statistics
Distributed Algorithms
Convex Optimisation
Functional Data Programming
Advanced Machine Learning and Text Mining

Applications

Data structuring and NoSQL databases
Hadoop stack – Hive
Introduction to Cyber security
Data Visualisation and Applications
Applications of Big Data for IoT

Projets Innovation en M1

Méthodologie et suivi technique
Business Plan
Coaching : accompagnement des équipes
Innovation Day : Concours avec un jury de professionnels

Formation Professionnelle

Stage technique de 4,5 mois à partir de mi-avril

Secteurs (au choix)

Développement durable
Énergie
Finance et bancassurance
Nouveaux média et jeux vidéo
E-santé
Télécommunication et Internet
Transports

Métiers (au choix)

Architecte SI
Consultant
Entrepreneur
Expert
Ingénieur d’Affaires
International project manager

Fondamentaux

Statistics and Machine learning
Artificial Intelligence
Python, R and Scala programming
Data wrangling
Use case modelling

Compléments et ouverture

Artificial Intelligence, Deep Learning and Applications
Blockchain: Challenges and Opportunities
Big Data for Companies
Créativité et entreprenariat
Design et conception
Internet of Things
Innovation santé
Management de la sécurité
Web et 3D
Analyse, vulnérabilité du logiciel
Security Seminar

Ouverture scientifique (au choix)

Big Data
Authentification, sécurité et accès
Multimédia et applications 3D
Design et conception
Innovation Santé et médecine
Créativité et entreprenariat

Formation générale

Droit
Culture et communication
Séminaire S’adapter dans un monde globalisé
Séminaire Manager et élaborer
Anglais ou FLE (Groupes thématiques)
LV2 (facultatif)
Conférences et tables rondes académiques

Projet de fin d'études

Veille technologique
Gestion et technique
Recherche de financements
Piloter un projet de R&D dans la définition des phases et le « sourcing » des équipes.

Formation professionnelle

Stage Ingénieur (de fin d’études) de 6 mois à partir de mi-février

Les + pédagogiques

Pédagogie par projets

En M1 et M2, les élèves-ingénieurs effectuent deux projets transverses qui font appel à de nombreuses compétences : techniques, gestion de projet, gestion d'équipe, montage d'un business plan, compétences de communication pour défendre son projet...

Ouverture à l'international

En plus du semestre de mobilité académique en L3, les élèves effectuent une autre expérience à l'international durant leur cursus.

32 doubles-diplômes possibles

Les élèves ont la possibilité d'effectuer un double-diplôme en France ou à l'international en fonction de leurs projet et ambition professionnels.

Engagement associatif

L'investissement associatif fait partie du projet pédagogique de l'école. En effet, il leur permet de mettre en pratique et de développer un grand nombre de compétences indispensables à l'ingénieur.

Proximité avec les entreprises

Efrei Paris entretient des liens étroits avec les entreprises qui lui permettent de proposer une formation en phase avec les attentes du marché.

Entrepreneuriat

L'école propose un ensemble de dispositifs pour accompagner les élèves à créer leur start-up.

Compétences visées

  • Appliquer les méthodes d’apprentissage automatique aux données d’entreprise.
  • Implémenter les solutions de traitement, de stockage et d’analyse de données massives.
  • Créer les visualisations de données pour communiquer les résultats d’analyses.
  • Comprendre les limites de la croissance verticale des systèmes d’information et les avantages des systèmes distribués et savoir choisir les solutions Big Data en fonction du besoin d’entreprise.
  • Comprendre les différentes étapes des projets Big Data et la valeur apportée de chacune.

Insertion professionnelle

En plus d’être un secteur en forte croissance, le Big Data est l’un des domaines d’expertise d’Efrei Paris. En effet, il s’agit de l’une des principales thématiques de recherche du laboratoire de recherche Efrei Paris, AllianSTIC.

Débouchés :

  • Data Scientist
  • Big Data Architect
  • Data Engineer
  • Consultant Big Data
  • Data Protection Officer
  • Chief Analytics Officer