I.                 Préambule

Le domaine des Technologies de l’Information et de la Communication évolue de manière vertigineuse à travers les temps. En effet, les technologies relatives aux réseaux informatiques et télécoms ont largement évolué, on parle maintenant des réseaux nouvelle génération ou NGN. L’ingénierie logicielle, quant à elle, repose désormais sur le cloud et non plus sur les bases de données classiques et ce, en plus des plateformes de développement low-code et les API. Par ailleurs, les systèmes d’information et les systèmes informatiques d’une manière générale sont devenus des cibles privilégiées des cyber-attaques et un nouveau-ancien domaine réapparait : la cybersécurité. Ajoutons à tout cela, les technologies émergentes à savoir notamment : le retour en force de l’Intelligence artificielle en l’occurrence le Machine Learning, la technologie blockchain, les objets connectés, la data-science, les Big Data, le métavers, la réalité augmentée et la réalité virtuelle, etc. qui touchent tous les domaines sans distinction aucune.

La révision de nos programmes s’est, par conséquent, imposée par elle-même pour tenir compte de toutes ces avancées technologiques et former ainsi des ingénieurs performants, innovants, directement opérationnels et productifs. L’aspect soft skills a été lui aussi renforcé et ce, afin de faciliter l’insertion de nos ingénieurs dans le milieu socio-professionnel.

Une attention particulière a été portée également sur l’apprentissage actif et appliqué via les projets spécifiques et multidisciplinaires ainsi que les certifications. Tous les cours seront donnés en mode intégré et le régime des examens en mode mixte hormis les projets et les ateliers qui seront évalués sous la forme de contrôle continu avec des exposés notés.

Notre formation est orientée vers les technologies émergentes ou encore ce qu’on appelle le web 4.0 (Intelligence Artificielle (IA), Machine Learning, Big Data, IoT, Réalité augmentée, Réalité Virtuelle, Metaverse…). L’enseignement est dispensé de manière à ce que l’étudiant prenne conscience non seulement de l’importance de chaque matière dans le cursus mais aussi et surtout de la mise en relation des matières entre elles. Pour cela, l’apprentissage par projet est préconisé et fait éviter à l’étudiant un éparpillement mental et pratique. Le profil que nous cherchons à former est celui de l’étudiant entrepreneur à travers l’incubateur de l’UIK, les projets intégrés, les stages d’immersion et les préparations aux certifications professionnelles.

   

I.                 Objectif général

 

Le Master « Data Science » a pour objectif d'apporter une formation approfondie 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, intégrant des compétences en informatique (systèmes complexes et programmation de haut niveau), en mathématiques appliquées, en humanités numériques, en industries de la langue (Data et « text mining »).

 

II.            Objectifs spécifiques

 

Le master « Data Science » vise à répondre à ce besoin de compétences en formant de futurs cadres :

·         Rapidement opérationnels dans des missions dans le domaine du BIG DATA, grâce à l’acquis des fondamentaux, les études de cas et la pratique sur des problèmes concrets.

·         Responsables, grâce à la compréhension des enjeux éthiques, du respect de la vie privée et du développement durable pour les entreprises internationales et la société d’aujourd’hui.

·         Ayant, grâce à leurs compétences scientifiques et techniques, la maîtrise des masses de données leur permettant d’analyser et d’extraire des connaissances pour aider à la prise de décisions stratégiques et à la création de services innovants.

·         Capables d’aider les organisations à créer de la valeur à partir des données massives : innovation de produits, de processus, marketing, nouveaux modèles de business…

 

III.       Acquis d’apprentissage

 

A la fin de la formation, les participants doivent être capables de :

ü  Comprendre les enjeux et les besoins relatifs à la prise de décision et à l’analyse des données

ü  Collecter et analyser les données

ü  S’assurer de la fiabilité des données traitées

ü  Rédiger les synthèses des analyses des données effectuées permettant la prise de décision

ü  Assurer une veille sur les outils du marché de collecte des statistiques Aptitudes

ü  Capturer, stocker et analyser des ensembles volumineux et complexes, de données non structurées et de formats différents

ü  Appliquer des méthodes d’exploration et d’exploitation des données (Data Mining)

ü  Recueillir les connaissances internes et externes et les besoins en données

ü  Traduire les besoins de l'entreprise en données

ü  Assurer la disponibilité de l’information

ü  Garantir le respect de la propriété intellectuelle et de la vie privée Attitudes

ü  Montrer une attitude positive envers l’adoption des nouveaux concepts

ü  S’engager activement et être responsable dans la mise en œuvre du projet pour atteindre les objectifs fixés

ü  Démontrer une capacité à travailler à la fois individuellement et en équipe

 

IV.        Conditions d’accès à la formation

 Nature de diplômes requis :

Licences admises pour l’accès au mastère :

-          Licence fondamentale en Informatique

-          Licence en Business Intelligence

-          Licence en réseaux et télécom-

-          Licence en multimédia

-          Licence scientifique ou technique

 

V.             Descriptif des stages et des activités pratiques de fin d'études

 

 Objectifs : Renforcer les aspects pratiques de la formation et faciliter l’intégration des étudiants dans le milieu professionnel principalement dans le secteur Data Science.

Organisation :  Chaque étudiant sera encadré par un enseignant de l’équipe pédagogique et professionnelle en fonction du sujet qui sera préalablement approuvé par la commission du mastère. L’étudiant doit montrer qu'il possède les compétences nécessaires pour mener à bien une réflexion autour d’une thématique, et à apporter des réponses aux problématiques posées les organisations, partenaires et autre.

Durée : 3 mois

Lieu :  Le stage se déroulera auprès d’une entreprise tunisienne opérant dans le domaine du Data Science.

Rapport/rendu : Le nombre de pages du mémoire ne doit pas dépasser 100 pages. La soutenance se déroulera devant un jury composé d’un président, des encadrants et d’un rapporteur qui devra fournir un rapport positif avant la précision de la date de soutenance.

Évaluation :  L'étudiant sera évalué sur le choix de la problématique, la manière de la traiter et de l’opérationnalisation des solutions proposées dans le domaine du Data Science. L’étudiant doit adopter un plan décrivant son travail sous les recommandations de ses 2 encadreurs (professionnel et académique).

Nombre de crédits : 30 crédits

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