Méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises - MIAGE - Mention :Master - Parcours :Master (1ère année) mention MIAGE parcours-type Ingénierie, Données et Apprentissage (IDA) (ouverture sept. 2021)

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Objectifs, programme, validation 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 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. Code RNCP 31471 SpécificitésOuverture de la première année en septembre 2021 et de la deuxième année du master en septembre 2022. 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 dispositionConcevoir développer qualifier et expliciter les modèles d apprentissage automatiquePour plus d informations consultez la fiche RNCP Répertoire National des Certifications Professionnelles du master mention MIAGE sur le site France compétences.

Description, programmation

La formation se déroule sur une durée de 12 mois de septembre N à septembre N 1 et comporte un total de 460h. SEMESTRE 1 - 95h CM 150h TDhCOMPETENCES DISCIPLINAIRES Concevoir un système d information 20h CM 30h TDModélisation du SIConcevoir développer et maintenir un logiciel 20h CM 30h TDAlgorithmique et programmation PythonExploiter les données 20h CM 30h TDBases de données relationnelles 15h CM 15h TDAdministration des bases de données 5h CM 15h TDPiloter un projet numérique 20H CM 15h TDGestion de projetsCOMPETENCES DE SPECIALITE Décider par l apprentissage automatique 15h CM 20h TDFondations de l apprentissageCOMPETENCES TRANSVERSALES Communication spécialisée pour le transfert de connaissance 15h TDCommunication en nglais Bonification voir arrêté d examen SEMESTRE 2 - 30 crédits - 80h CM 135h TDCOMPETENCES DISCIPLINAIRESConseiller 20h CM 20h TDGouvernance des SIConcevoir développer et maintenir un logiciel 20h CM 30h TDIntégration de donnéesCOMPETENCES DE SPECIALITEReprésenter les données pour l apprentissage automatique 10h CM 20h TDConception et développement de BD NOSQLMachine learningCOMPETENCES TRANSVERSALES Développer et intégrer des savoirs hautement spécialisés 15h CMDroit du numérique RGPD 15h CMProjet intégratif soutenance Communication spécialisée pour le transfert de connaissance 30h TDAnglais technique 15h TDCommunication 15h TDAppui à la transformation en situation professionnelle Mission en entreprise stage ou alternance Usages avancée et spécialisés des outils numériquesOutils numériques Bonification voir arrêté d examen Méthodes et moyens pédagogiques La Faculté d Informatique de l Université Toulouse 1 Capitole est engagée dans les nouvelles approches pédagogiques projets intensifs de fin d année classes inversées jeux sérieux. La faculté souhaite que ses diplômés développent connaissances savoir-faire et aussi savoir-être.Pour une formation en présentiel l enseignement est adapté au nombre d étudiants admis en Master. A côté des enseignements théoriques dispensés par les enseignants l intervention de professionnels permet une approche pratique et concrète des thématiques étudiées. L étudiant a également un accès libre aux diverses ressources universitaires salles informatiques laboratoires de langues ou service commun de la documentation.

Validation et sanction

Master (LMD)

Type de formation

Certification

Niveau de sortie niveau II (licence ou maîtrise universitaire)