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Le Cloud Computing est la nouvelle forme de stockage virtuelle de données. On parle de SaaS, PaaS et de IaaS.
Les étudiants ont des cours pour connaître l’environnement du cloud computing et comment il est créé.
Le Big Data et les Analyses de données consomment énormément de services Cloud. Ce qui nécessite un traitement de données puissant, une très grande disponibilité des ressources et une sécurité maximale. Le Mastère Professionnel « Cloud Computing » a donc pour objectif de former des professionnels capables de gérer le déploiement, le stockage et la sécurisation des données sur des serveurs externes à l’entreprise (Datas Centers).
Le Mastère « Cloud Computing » s’adresse à tous ceux qui souhaitent devenir experts de la virtualisation qui s’occupent à la mise en place de nouvelles solutions de stockage des données et veillent à la sécurité des accès et à leur fiabilité.
Perspectives
Perspectives professionnelles du parcours :
Les titulaires de ce mastère peuvent occuper des postes dans une entreprise industrielle ou informatique :
- Experts en virtualisation des données ;
- Architectes en systèmes de stockage de données ;
- Directeurs de projets en informatique ;
- Consultants dans des secteurs de pointe en technologies dans divers domaines tels que l’informatique, les télécommunications, l’énergie, les banques et assurances, l’automobile.
Perspectives académiques du parcours :
Les étudiants qui réussissent le M1 de ce mastère peuvent s’inscrire en M2 du « mastère international des Systèmes électroniques pour applications embarquées et communicantes » de l’INP de Toulouse.
Contenu de la formation
Semestre 1 :
- Réseaux et sécurité I : Architectures des réseaux , Sécurité des systèmes informatiques, Atelier réseaux et certification CCNA 1-2 ;
- Système I : Système d’exploitation Linux et préparation à la certification Linux ;
- Essentials, Programmation système ;
- Cloud Computing et Virtualisation I: Introduction au Cloud Computing, Les bases de la virtualisation ;
- Langues : Anglais, Techniques de communication ;
- Optionnelle (choix de 2 parmi 3) : Ingénierie Logicielle , Technologies avancées du web et Architectures Orientées Service ;
Semestre 2 :
- Réseaux et sécurité II : Sécurité des réseaux informatiques, Réseaux nouvelles générations, Technologies réseaux et certifications CCNA 3-4 ;
- Système II: Administration linux et préparation LPIC 202, Scripting serveur ;
- Cloud Computing et Virtualisation II : Virtualisation des réseaux et SDN, Gestion des infrastructures du Cloud Computing, Atelier d’intégration IaaS ;
- Culture et Langues II : Anglais 2, Management des projets ;
- Optionnelle (choix de 2 parmi 3) : Graphes et programmation linéaire, Big Data et Programmation orientée Objet.
Semestre 3 :
- Cloud et virtualisation III : Les Datacenters, Certification Virtualisation, Cloud et Data center : VMware, Atelier d’intégration PaaS/SaaS ;
- Réseaux et Sécurité III : Sécurité du Cloud Computing, Architectures télécoms, Cryptographie ;
- Informatique répartie : Architecture des systèmes répartis, Algorithmique parallèle, Atelier Hadoop/MapReduce ;
- Culture et Langues III : Création d’entreprises, Préparation au TOEIC ;
- Optionnelle (choix de 2 parmi 3): Bases de Données NoSQL, Business Intelligence, Internet of Things.
Semestre 4 :
- Stage & Projet de Fin d’Etude.
Conditions d'admission
- Niveau M1 : Les étudiants titulaires de licences fondamentales ou appliquées en Sciences et Techniques; en Mathématiques ; et en Informatique ;
- Niveau M2 : Les étudiants de L’Ecole Supérieure Privée de Technologie et de Management ayant validé le S1 et S2 du M1 en « Big Data et Machine Learning ». Les étudiants ayant validé le M1 d’un mastère équivalent peuvent accéder au M2 après l’étude du dossier par la commission d’admission ;
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