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

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 IDA (Ingénierie des Données et Apprentissage) est de former des cadres permettant d’accompagner ces entreprises en leur proposant d’exploiter l’ensemble des données disponibles via 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.

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Le Master mention MIAGE parcours type Ingénierie des Données et Apprentissage (IDA) est une formation diplômante reconnue par l’Etat.

Programme

Contrôle des connaissances et validation des compétences

EVALUATION, NOTATION, SECONDE SESSION/CHANCE

Sessions initiale d’examen : Contrôle continu intégral : 2 épreuves minimum dont une individuelle. (sauf exception précisée en début de formation)

Seconde session / chance : 

Concerne les UE dont note de session initiale < 10/20 dans Bloc de compétences non acquis
Exclus de la seconde session :

• certaines UE des blocs de compétences non professionnelles
• les UE des blocs de compétences professionnelles

Les notes et résultats obtenus en seconde session viennent remplacer ceux obtenus en session initiale.
Les notes et résultats des UE validés en session initiale et des UE évalués exclusivement en session initiale sont conservés.

Epreuve orale : en fonction de l’effectif attendu à l’épreuve de seconde session, l’épreuve orale pourra être transformée par une épreuve écrite (voir détail de la convocation).

VALIDATION, COMPENSATION, CAPITALISATION, CONSERVATION

Validation :

• Diplôme (master) : acquis avec les crédits ECTS si validation de la totalité des blocs de compétences.
  La moyenne attribuée au diplôme est la moyenne pondérée des notes obtenues aux blocs de compétences.
• Bloc de compétences : acquis avec les crédits ECTS si 10/20 de moyenne calculée sur la base des notes et coefficients de chaque UE du bloc de compétences ou d’un résultat Acquis à chacune des UE qui seraient évaluées sans note.
• UE : acquise avec les crédits ECTS si 10/20 ou résultat Acquis sans note ou compensation au sein d’un bloc de compétences acquis.

Capitalisation/conservation : Les UE et Blocs de compétences acquis sont conservables et capitalisables.

Compensation : Seules les UE au sein d’un bloc de compétences acquis sont compensables entre elles.

REDOUBLEMENT

Le redoublement n’est pas autorisé sauf dérogation accordée par le Président sur avis du jury

Compétences visées

• Évaluer 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.

Modalités pratiques

936 heures

Condition préalable d’accès

ACCES EN PREMIERE ANNEE DE MASTER :

L’admission en première année de master dépend des capacités d’accueil et est subordonnée à l’examen du dossier et éventuellement à un entretien pour les étudiants pré-sélectionnés.

• Pour les étudiants qui ont validé une première année (master 1) de l’un des masters de l’université Toulouse Capitole, l’accès en seconde année de master (master 2) est de droit dans l’un au moins des parcours de la même mention.
• La poursuite d’études de la première à la seconde année de master s’effectue de plein droit au sein du même parcours, sous réserve de l’accomplissement des formalités de demande d’inscription (candidature sur le site de l’Université via le téléservice eCandidatures).
• Dans le cas des formations de master offrant plusieurs parcours de master 2 au sein de la même mention, l’orientation des étudiants entre les différents parcours de master 2 tient compte, d’une part, du projet de chaque étudiant, des acquis de sa formation initiale ou de ses compétences et, d’autre part, des caractéristiques des parcours. Les inscriptions sont prononcées par le Président de l’université dans la limite des capacités d’accueil, après avis d’une commission pédagogique dont il désigne les membres. Chaque étudiant se voit proposer une inscription dans l’un au moins des parcours de master de la mention au sein de laquelle il a validé son master 1.

Réorientation :

• L’inscription d’un étudiant qui a validé son master 1 à l’université Toulouse Capitole et souhaite poursuivre sa formation dans une autre mention de master proposée par l’établissement est subordonnée à la vérification par le responsable de la formation dans laquelle l’inscription est demandée que les unités d’enseignement déjà acquises sont de nature à lui permettre de poursuivre sa formation en vue d’obtenir le master.
• L’inscription d’un étudiant qui a validé un master 1, quelle que soit la mention, dans un établissement d’enseignement supérieur autre que l’Université Toulouse Capitole, est subordonnée à la vérification, par le responsable de la formation dans laquelle l’inscription est demandée, que les unités d’enseignement déjà acquises dans son établissement d’origine sont de nature à lui permettre de poursuivre sa formation en vue de l’obtention du diplôme de master.
• Sur le téléservice eCandidatures, les étudiants classent par ordre de préférence les parcours de master 2 où ils demandent à s’inscrire.

Modalités d’examen

Contrôle continu
Projet tuteuré
Stage ou mémoire alternance
Soutenance orale de fin de formation

Tous les blocs de compétences doivent être validés et obtenus pour obtenir le titre RNCP.

Poursuites d’études

En savoir plus sur la poursuite d’études

Débouchés professionnels & passerelles

A l’issue de leur formation, les diplômés sont en mesure d’exercer les fonctions suivantes :

• Data Manager
• Data Architect
• Data Analyst
• Machine Learning Engineer
• Data Stewart, Chief Data Officer
• Big Data Engineer
• Big Data Architect

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Tarif

18000,00 €