| Niveau d'études visé | Bac +6 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Mastère Spécialisé® Ingénierie pour la Valorisation des Données Massives, proposé conjointement par l'ENSEEIHT-Toulouse INP et l'INSA Toulouse, forme des experts capables de transformer les données complexes en insights stratégiques. Cette formation d'excellence développe une maîtrise approfondie des technologies big data, des algorithmes d'apprentissage automatique et des architectures distribuées. Les participants acquièrent des compétences pointues en programmation (Python, R, Scala), en gestion de bases de données NoSQL, en visualisation avancée et en déploiement de solutions cloud. Le programme intègre également les enjeux éthiques et réglementaires du traitement des données, ainsi que les méthodes de gestion de projets data. À l'issue de cette formation, les diplômés évoluent vers des postes de data scientists, data engineers, architectes big data ou consultants en intelligence artificielle dans des secteurs variés comme la finance, la santé, l'industrie 4.0 ou les services numériques, répondant aux besoins croissants du marché de la donnée.
Programme
- Fondamentaux des données massives : architectures Big Data, bases de données NoSQL, modélisation et stockage
- Techniques avancées de traitement et d’analyse : apprentissage automatique, data mining, statistiques appliquées
- Ingénierie logicielle pour Big Data : développement d’applications, programmation distribuée, outils et plateformes (Hadoop, Spark)
- Valorisation des données : visualisation, prise de décision basée sur les données, exploitation industrielle et économique
- Aspects scientifiques et éthiques : qualité des données, sécurité, protection de la vie privée, réglementation
Objectifs de la formation
- Concevoir et développer des architectures de traitement de données massives adaptées aux besoins industriels
- Maîtriser les techniques avancées d'extraction, d'analyse et de valorisation des données massives
- Appliquer des méthodes de machine learning et d'intelligence artificielle pour résoudre des problématiques complexes
- Utiliser des outils et plateformes de big data pour gérer, sécuriser et optimiser le traitement des données
- Interpréter les résultats analytiques et communiquer efficacement les conclusions à des décideurs
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