MR11604A

Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données


120 crédits Master (Niveau 7) Raphaël FOURNIER-S'NIEHOTTA EPN05 - Informatique

RNCP34126

Publié Du 02-11-2022 au 31-08-2023 (Fin d'accréditation au 31-08-2025)

Publics / conditions d'accès

La spécialité TRIED est une filière pluridisciplinaire qui est ouverte aux étudiants titulaires des licences de physique appliquée, mathématiques appliquées, informatique, statistique, sciences de l'ingénieur et sciences de l'environnement. Elle doit, de plus, accueillir un flux d'étudiants en formation continue provenant du CNAM. 
Pour les étudiants qui veulent entrer directement en M2, une étude de dossier avec éventuellement un entretien sert à la sélection. Afin d'assurer un niveau suffisant pour aborder le M2 avec de bonnes chances de succès, des exigences de prérequis correspondants aux trois principaux modules obligatoires du M1 sont imposées. Les équivalences sont évaluées librement dans le but de favoriser les échanges avec d'autres programmes (de l'Université de Versailles, du CNAM ou d'autres universités).
Pour les étudiants ayant intégrés la première année du master TRIED, les examens de M1 conditionneront l'admission en M2. Pour les étudiants du CNAM, les équivalences seront attribuées par le comité de pilotage à partir des UE obtenues au CNAM.

Le master dispense des enseignements en formation initiale (cours du jour). Les étudiants intéressés doivent candidater auprès de l'université Paris-Saclay (Cécile Mallet: cecile.mallet@latmos.ipsl.fr). Le Cnam assure les inscription pour les auditeurs en formation continue (cours du soir). Pour le master 1, seules les inscriptions aux UE en formation continue au Cnam sont possibles.

Objectifs

L’objectif du master TRIED est de former des spécialistes du traitement des données, discipline émergente aux frontières de l’informatique et des bases de données, de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage et de la statistique.

Niveau M1
La spécialité TRIED affiche une composante pluri-disciplinaire importante, seuls les enseignements du second semestre sont imposés (18 ECTS). Ils représentent la connaissance fondamentale indispensable à la poursuite des études en M2.
Les 33 ECTS supplémentaires nécessaires à la validation de l'année M1 seront choisies dans la discipline d'origine de l'étudiant (licence ou filière de l'école d'ingénieur).
Un stage de deux mois (6 ECTS) choisi dans la filière d'origine de l'étudiant, donnant lieu à la rédaction d'un mémoire et d'une soutenance devant un jury et une valeur d'anglais de 3 ECTS compléteront les 60 ECTS permettant de valider l'année M1. Les informations concernant le stage sont détaillées dans la description de l’UA332S.

Ce cursus permet à chaque étudiant qui le désire de se spécialiser en traitement des données et de garder une forte spécificité dans un domaine d'application précis (sciences de l'environnement, sciences de l'ingénieur, informatique décisionnelle).


Niveau M2
Les UE du M2 sont réparties en blocs : apprentissage (12 ECTS), bases de données et systèmes d’information (6 ECTS), capteurs et systèmes répartis (6 ECTS), statistique (6 ECTS), anglais (6 ECTS). La formation est complétée par un stage de 24 ECTS, dont le contenu devra être validé par le comité de pilotage afin d’assurer sa conformité par rapport aux problématiques de traitement de données du master. Les informations concernant le stage sont détaillées dans la description de l’UA332U.

Candidature
Les informations concernant le dépôt du dossier de candidature sont disponibles sur le site web du département Informatique EPN5.

Modalités de validation

L’obtention du diplôme est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs théoriques mentionnés ci-dessus (note supérieure ou égale à 10/20 pour chaque UE), et des stages (UA332S pour le M1 et UA332U pour le M2).  Les informations concernant ces stages sont détaillées dans les descriptions des UA correspondantes.

 

 

 

120 ECTS
M1 60 ECTS
S1 :
Modules libres à choisir non redondants avec les modules obligatoires et pour assurer la cohérence
24 ECTS
S2 :
une UE à choisir parmi : 6 ECTS
Signal aléatoire
6 ECTS
Intelligence artificielle
6 ECTS
une UE à choisir parmi : 6 ECTS
Recherche opérationnelle et aide à la décision
6 ECTS
Modélisation, optimisation, complexité et algorithmes
6 ECTS
Introduction au Calcul Scientifique : Modélisation, simulation numérique et applications
6 ECTS
une UE à choisir parmi : 6 ECTS
Analyse des données : méthodes descriptives
6 ECTS
Modèles linéaires
6 ECTS
Anglais professionnel
6 ECTS
Stage avec rapport et soutenance
6 ECTS
Module libre à choisir en accord avec le responsable du master
6 ECTS
M2 60 ECTS
Apprentissage statistique : modélisation descriptive et introduction aux réseaux de neurones
6 ECTS
Apprentissage statistique : modélisation décisionnelle et apprentissage profond
6 ECTS
une UE à choisir parmi : 6 ECTS
Capteurs - Transducteurs - Conditionneurs
6 ECTS
Infrastructure technologique et nouveaux systèmes (1)
6 ECTS
Une autre UE après accord du responsable du master
6 ECTS
une UE à choisir parmi : 6 ECTS
Conception et administration de bases de données
6 ECTS
Systèmes de gestion de bases de données
6 ECTS
Business Intelligence (1) - Data Warehouses
6 ECTS
Bases de données documentaires et distribuées
6 ECTS
une UE à choisir parmi : 6 ECTS
Analyse des données : méthodes descriptives
6 ECTS
Données catégorielles
9 ECTS
Anglais professionnel
6 ECTS
Stage
24 ECTS

Compétences

Maîtriser des méthodes descriptives et de modélisation avancées de données multidimensionnelles
Déployer des modèles prédictifs sur données massives
Concevoir des applications pour les systèmes embarqués, mobiles et distribués

 

Thésaurus du Cnam :

  • fouille de donnees
  • Data mining
  • Reconnaissance des formes
  • Objets connectés
  • Analyse des données
  • Réseau neuronal
  • data scientist
  • Statistique décisionnelle
  • Intelligence artificielle

Thésaurus Formacode :

  • 31054 - informatique

Métiers (ROME) :

  • Aucune indexation

Nomenclature des Spécialités de Formation (NSF) :

  • 326 - Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission

Familles d'activités professionnelles (FAP)

  • Aucune indexation

Secrétariat

Libellé
EPN05 - Informatique
Nom du contact
Swathi Rajaselvam
Adresses email
swathi.ranganadin@cnam.fr
Numéros de téléphone
01 40 27 22 58
Adresse postale
2 rue Conté
Paris 75003