DATA SCIENCE
Les perspectives du traitement des big data sont énormes et pour partie encore insoupçonnées; on évoque souvent de nouvelles possibilités en termes d’exploration de l’information diffusée par les médias, de connaissance et d’évaluation, d’analyse tendancielle et prospective et de gestion des risques (commerciaux, assuranciels, industriels, naturels) mais aussi en termes de génomique, pour la médecine (compréhension du fonctionnement du cerveau, épidémiologie…), la météorologie et l’adaptation aux changements climatiques, la gestion de réseaux énergétiques l’écologie ou encore la sécurité et la lutte contre la criminalité.
Le big data peut aider les entreprises à réduire les risques et faciliter la prise de décision, ou créer la différence grâce à l’analyse prédictive et une « expérience client » plus personnalisée. Selon les experts et les spécialistes sur le terrain des technologies ou des usages, le phénomène du big data s’annonce comme l’un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020
Compétences
Au cours de cette formation, l’accent est mis sur le big data, parfois appelé données massives, qui évoque des données tellement volumineuses qu’elles en deviennent difficiles à traiter avec
des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information. Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l’analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Il s’agit donc de décrire les systèmes qui combinent les technologies de bases de données, d’entreposage de données (data warehousing), d’exploitation de données (data mining) et de systèmes d’aide à la décision sans oublier la dimension des bases de données.
De plus, cette option permet de :
• Former des cadres opérationnels maitrisant les méthodes et techniques de management et ayant un bon niveau de culture générale et d’expression – communication.
• Répondre aux attentes actuelles et futures de l’entreprise, mais également aux besoins d’épanouissement et de développement personnels de l’étudiant.
• Savoir analyser et manipuler des données
• Maîtriser au moins un langage de programmation (Phyton)
• Savoir présenter les résultats de l’analyse de données sous forme de graphiques, de diagrammes ou autres schémas (Visualisation des données)
• Maîtriser au moins un outil analytique tel que SAS ou R
• Maitriser les différents algorithmes de Machine Learning
• Maitriser la plateforme Hadoop et les bases de données NoSQL
• Savoir gérer des données non structurées en provenance des réseaux sociaux, ou encore des flux vidéo ou audio.
Débouchés
• Ingénieur Big Data
• Data Analyst
• Data Scientist
• Machine learning engener
• Arichitect Big Data
• Busines Inteligent Manager
• Chef de Projet Foncionel web
• Integrateur web
Domaines d’intervention des Data Sciences sont: Agriculture, Assurance, Banque et Finance, Distribution, Energie, Luxe & beauté, Transport & Smart Cities, Publicités, E-commerce, Environnement
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Valeurs
L’école High-Tech incarne des valeurs qui permettent de s’ouvrir aux défis d’aujourd’hui et de demain.
Elles expriment des croyances fortes et durables en liaison directe avec l’histoire de notre école et la vision de la gouvernance qui orientent notre stratégie. Nos valeurs sont portées individuellement et collectivement par tous les professeurs et collaborateurs de l’école pour les transmettre à nos étudiants. L’adéquation des valeurs personnelles avec les valeurs de l’école sont une fin en soi.
