Big Data
Devenez expert en conception, déploiement et optimisation de solutions Big Data performantes grâce à une formation avancée en data science, intelligence artificielle et Cloud Computing.
À propos du programme
Une formation avancée pour maîtriser le traitement des données massives, le Machine Learning et les architectures Cloud.
Objectifs & compétences
Le Mastère Big Data à iTeam University forme des experts capables de concevoir, déployer et optimiser des solutions Big Data performantes et évolutives. Cette formation couvre l'ensemble des compétences stratégiques dans le secteur de la data science et de la transformation digitale.
Le programme met l'accent sur le traitement des données massives, les architectures modernes, le Cloud Computing, le Data Engineering, l'intelligence artificielle et la visualisation avancée.
Compétences acquises
4 pôles de compétences clés pour une expertise avancée en Big Data et Data Science.
Data Engineering
Pipelines de données à grande échelle, architectures Big Data avec Hadoop et Spark, bases NoSQL.
Machine Learning & IA
Algorithmes de ML, Deep Learning, NLP, fouille de données massives et modèles prédictifs.
Cloud & Infrastructure
Environnements Cloud pour le Big Data, programmation parallèle et distribuée, administration systèmes.
Analyse & Visualisation
Statistique inférentielle, analyse de données, visualisation avancée et aide à la décision.
Programme & Cursus
Découvrez le parcours académique, les débouchés et le plan d'études détaillé.
Le programme combine projets pratiques et stage en entreprise pour former des experts capables de gérer, analyser et exploiter des données massives. Les étudiants maîtrisent les pipelines à grande échelle, les architectures Big Data, le Data Engineering et l'intelligence artificielle appliquée.
- Data Scientist
- Data Analyst
- Data Engineer
- ML Engineer
- BI Analyst
- Licence en Informatique, Télécom ou Électronique pour l'accès en M1
- Dossier académique
- Étude de dossier et entretien
- Email : admission@iteam-univ.tn
PLAN D'ÉTUDES
| Module | Crédits | Régime |
|---|---|---|
| Analyse de Données | 4 | MX |
| Optimisation et Aide à la décision | 3 | MX |
| Algorithmique Avancée & Complexité | 4 | MX |
| Programmation Orientée Objet (Java) | 3 | MX |
| Base de Données NoSQL | 3 | MX |
| Anglais 1 | 2 | MX |
| Techniques de Communication | 2 | MX |
| Projet de Programmation Python | 3 | CC |
| Module | Crédits | Régime |
|---|---|---|
| Statistique Inférentielle | 3 | MX |
| Machine Learning 1 | 4 | MX |
| Écosystème Big Data (Hadoop) | 4 | MX |
| Programmation Parallèle et Distribuée | 3 | MX |
| Administration Systèmes et Réseaux | 3 | MX |
| Anglais 2 | 2 | MX |
| Développement Personnel | 2 | MX |
| Création d'Entreprises | 3 | MX |
| Module | Crédits | Régime |
|---|---|---|
| Machine Learning 2 | 2 | MX |
| Fouille de Données Massives | 3 | MX |
| Projet Fédérateur Machine Learning | 2 | CC |
| Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) | 4 | MX |
| Environnement Cloud pour le Big Data | 3 | MX |
| Frameworks Big Data (Spark) | 3 | MX |
| Analyse et Programmation avec Python | 3 | MX |
| Architecture Orientée Service (SOA) | 4 | MX |
| Anglais 3 | 2 | MX |
| Gestion des Entreprises | 2 | MX |
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📋 Documents requis
- ✓ Diplômes
- ✓ Relevés de notes
- ✓ Carte d'identité / passeport
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