Ingénierie des Données et Systèmes Décisionnels
Objectifs :
La filière d’Ingénierie des Données et Systèmes Décisionnels (IDSD) s’inscrit dans l’objectif de répondre aux besoins des entreprises, œuvrant dans les secteurs du data, en terme de cadres de haut niveau polyvalents dans le domaine de l’informatique décisionnelle (Business Intelligence en anglais). Cette filière introduit une formation de qualité dans les nouvelles technologies de pointe liées aux sciences des données. Ce cycle de formation s’étale sur quatre semestres réservés à une formation académique générale, avec des aspects théoriques, méthodologiques et appliqués. A la fin de la deuxième année, chaque élève-ingénieur, admis en troisième année, sera affecté dans l’une des deux options suivantes : 
 
Option 1 : Big Data (BD)
Option 2 : Aide à la Décision (AD)
Description
Les data sciences, qui mélangent modélisation mathématique, statistique, informatique, visualisation et applications ont pour objectif de passer du stockage et de la diffusion de l’information à la création de connaissances.
Ce passage des données aux connaissances est porteur de nombreux défis qui requièrent une approche interdisciplinaire. Les data sciences s’appuient fortement sur le traitement statistique de l’information (statistiques mathématiques, statistiques numériques, apprentissage statistique ou machine learning). De l’analyse de données exploratoires aux techniques les plus sophistiquées d’inférence (modèles graphiques hiérarchiques, deep learning, machine à vecteurs de support), l’ensemble des méthodes statistiques des plus éprouvées aux plus modernes sont exploitées.
Le « Big Data » marque le début d’une transformation majeure, qui va affecter de façon profonde l’ensemble des secteurs (de l’e-commerce à la recherche scientifique en passant par la finance et la santé !).        
Objectifs pédagogiques

Les méthodes d’extraction de connaissances, pour pouvoir être développées à l’échelle de masses de données requièrent la maitrise des mécanismes de parallélisation et distribution des calculs, des méthodes d’accès et de requêtes à des bases de données reparties à très grande échelle et en temps-réel. La grande dimension influence la conception même des algorithmes d’extraction de connaissance et d’inférence statistique, poussant à l’utilisation de nouveaux outils issus de différentes branches des mathématiques (analyse fonctionnelle, analyse numérique, optimisation convexe et non convexe) dont il s’agit d’acquérir la compréhension.

Ce parcours d’ingénieur associe des cours théoriques et méthodologiques complétés par des projets en « vrai grandeur » faisant intervenir tous les aspects des sciences des données, depuis l’acquisition jusqu’à l’exploitation et l’analyse. Une partie significative du parcours sera validée sous forme de projets. Une des originalités de ce parcours : un recours à des pédagogies innovantes basés sur l’apprentissage par projets, la préparation à des certifications et la participation à des compétitions de data sciences.
 
Métiers 
  • Data analyst
  • Data scientist
  • Machine learning engineer
  • Big Data architect
  • Business Intelligence engineer
  • Developer
  • Database administrator
  • Project manager
Conditions d'admission 
Les filières de formation d’ingénieurs à l'ENET'COM sont destinées principalement aux étudiants ayant réussi aux concours nationaux d’entrée aux cycles de formation d’ingénieurs après deux années de cycles préparatoires Mathématiques et Physique (M-P) ou Physique et Chimie (P-C).

Ces filières d’ingénieurs s’adressent aussi, à raison de 10% de sa capacité d’accueil, aux meilleurs étudiants ayant obtenu une licence universitaire (Appliquée ou Fondamentale) en Electronique-Electrotechnique-Automatique, Informatique, Informatique Industrielle, Télécommunications ou un diplôme équivalent, et cela suite à un concours spécifique sur dossier ouvert à l’échelle nationale.

Plan d'étude

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