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La Licence en Big Data et Analyse de Données, a pour objectif de doter l’étudiant, en trois ans après le baccalauréat, de compétences approfondies sur la manière de concevoir, d’optimiser et d’implémenter des systèmes complexes, mettant en œuvre les technologies les plus récentes dans les domaines du « Big Data » et de la fouille de données.

Diplôme
Licence
Filière
Informatique - Télécommunications
Durée
3 ans
Rythme
Jour
Mode
Présentiel
Type
Formation continue
Formation initiale

Perspectives Académiques :

Le titulaire de la licence en Big Data et Analyse de Données a la possibilité de poursuivre ses études supérieures dans le cadre :

  • D’un cycle d’Ingénieur en Informatique ;
  • D’un cycle d’Ingénieur en Télécommunications ;
  • D’un mastère Professionnel " Big Data " ;
  • D’un mastère Professionnel " Ingénierie en Intelligence Artificielle " ;
  • D’un mastère Professionnel " Cyber Sécurité " ;
  • D’un mastère Professionnel " Cloud Computing et Virtualisation " ;
  • D’un mastère de recherche et de doctorat en informatique .

Perspectives Professionnelles :

Le parcours de cette licence conduit à la vie active. Les diplômés pourront exercer les métiers suivants :

  • Développeur de solutions Big Data : Vous pouvez travailler sur la conception, le développement et la mise en œuvre de systèmes et d'applications Big Data.
  • Architecte Big Data : vous serez responsable de concevoir et de planifier ; l'infrastructure de données de l'entreprise, en identifiant les solutions technologiques appropriées ;
  • Analyste de données : Vous serez amenés à analyser les données et à générer des connaissances à partir des ensembles de données volumineux, en utilisant des techniques de data mining, de machine learning et de visualisation des données ;
  • Consultant en Big Data : Vous pouvez travailler en tant que consultant indépendant ou pour une société de conseil, aidant les entreprises à élaborer des stratégies Big Data.

1ère année

SEMESTRE 1

  • Algèbre 1 ;
  • Analyse 1 ;
  • Algorithmique et structure de données ; 
  • Atelier programmation 1 ;
  • Système d'exploitation 1 ;
  • Systèmes Logiques & Architecture des ordinateurs ;
  • Logique formelle ;
  • Technologies Multimédias ; 
  • Anglais 1 ;
  • Techniques de communication 1.

SEMESTRE 2

  • Algèbre 2 ;
  • Analyse 2 ;
  • Algorithmique, structure de données et complexité ; 
  • Atelier de programmation 2 ;
  • Programmation Python ;
  • Système d'exploitation 2 ;
  • Fondements des réseaux ;
  • Fondements des bases de données ;
  • Anglais 2 ;
  • Techniques de communication 2 ;
  • Culture et Compétences Numériques (Coding and Data Analytics : Certification Honoris 21st Centry Skills).

2ème année

SEMESTRE 1

  • Probabilité et statistique ;
  • Théorie des langages et des Automates ;
  • Graphes et optimisation ;
  • Conception des Systèmes d'Information ;
  • Programmation Java ;
  • Ingénierie des Bases de Données ;
  • Services des Réseaux ;
  • Anglais 3 ;
  • Gestion d'entreprise ;
  • Systèmes distribués/C++ ;
  • Virtualisation et Cloud.

SEMESTRE 2

  • Statistiques descriptives et inférentielles ;
  • Analyse et fouille de données ;
  • Big Data et architectures associées ;
  • Serveurs cloud : administration et sécurité ;
  • Fondement et Programmation IA ;
  • Projet fédéré (méthode Agile) ;
  • Droit informatique, protection des données et éthique ;
  • Gestion informatisée ;
  • Développement d’applications mobiles/Introduction à l'IOT ;
  • Technologies et programmation web/Certification MTA : Cloud Fundamentals.

3ème année

SEMESTRE 1

  • Entrepôt de données ;
  • Technique de veille ;
  • Bases de données NoSQL ;
  • Sécurité des données et contrôle d'accès aux Big datas ;
  • Techniques de prévision ;
  • Visualisation des données ;
  • Anglais 4 ;
  • Entrepreneuriat (Entrepreneurship : Certification Honoris 21stcentry skills) ;
  • Certification Python ;
  • Certification IBM Big Data.

SEMESTRE 2

Projet de Fin d’Etudes
  • L’objectif du Projet de Fin d’Etudes (PFE) est de préparer l’insertion professionnelle des étudiants ; c’est un moyen essentiel pour confronter les connaissances acquises durant le cursus universitaire au savoir-faire des entreprises ;
  • Durant toute la durée du PFE, l’étudiant(e), immergé dans un milieu industriel, est appelé à acquérir une culture d’entreprise et à démontrer qu’il possède aussi bien les compétences techniques et scientifiques particulièrement dans les technologies du Big Data, que les compétences humaines nécessaires pour assurer sa future fonction ;
  • Le PFE se termine par la rédaction d’un mémoire qui sera soutenu devant un jury de professionnels du domaine de l’IT et d’enseignants académiques.
  • Sont admis en première Année de la Licence Big Data & Analyse de Données, les étudiants titulaires du baccalauréat Mathématiques, Sciences Expérimentales, Informatique, Technique, Economie et Gestion ou diplôme équivalent ;
  • Sont admis en Deuxième Année, les étudiants qui ont réussi une année d’études supérieures dans la spécialité ou dans des spécialités connexes ;
  • Sont admis en Troisième Année, les étudiants titulaires d’un diplôme de technicien supérieur (DEST, DUT) ou d’un diplôme d’études supérieures du premier cycle (DEUPC), d’un diplôme de Maîtrise, dans la spécialité ou dans des spécialités connexes.
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    Mode
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