| 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 Big Data : gestion et analyse de données massives de Télécom Paris forme des experts capables de transformer les données en leviers stratégiques pour les entreprises. Au programme : statistiques avancées, probabilités et optimisation, machine learning et intelligence artificielle (apprentissage profond, computer vision, traitement du langage naturel, IA générative), MLops, systèmes répartis et algorithmes distribués, bases de données NoSQL, frameworks Hadoop et MapReduce, ainsi que cloud computing et visualisation de données. Les étudiants développent des compétences opérationnelles en conception d'architectures Big Data, en déploiement de modèles IA en production et en exploitation de l'écosystème data. Ils deviennent Data Scientists, Machine Learning Engineers, Architectes Big Data, Ingénieurs Big Data, ou Chief Data Officers, prêts à relever les défis de la data-driven economy dans tous les secteurs d'activité.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Big Data : architectures distribuées, systèmes de gestion de données massives (Hadoop, Spark)
- Techniques avancées d'analyse de données : apprentissage automatique, data mining, traitement du langage naturel
- Gestion et intégration des données : ingestion, nettoyage, modélisation et stockage dans des bases NoSQL et data lakes
- Visualisation et communication des données : outils de BI, tableaux de bord interactifs, storytelling avec les données
- Enjeux éthiques et légaux : protection des données personnelles, conformité RGPD, gouvernance des données
Objectifs de la formation
- Maîtriser les architectures et technologies de traitement des données massives (Big Data) pour concevoir des systèmes scalables.
- Analyser, extraire et interpréter des informations pertinentes à partir de datasets volumineux grâce aux techniques avancées de data mining et machine learning.
- Appliquer des méthodes statistiques et algorithmiques pour modéliser et prédire des comportements à partir de données complexes.
- Développer des compétences en gestion et gouvernance des données assurant qualité, sécurité et conformité réglementaire.
- Mettre en oeuvre des outils de visualisation et reporting afin de faciliter la prise de décision basée sur l’analyse Big Data.
