Devenez un expert en matière de Science Informatique, Cybersécurité et Analytique de Données, améliorant ainsi considérablement votre employabilité dans un secteur de plus en plus dynamique" 

Sous l'impulsion des progrès constants de l'informatique, non seulement la technologie a connu de grandes améliorations, mais aussi les outils numériques mêmes avec lesquels de nombreuses tâches sont effectuées aujourd'hui. Le revers de la médaille est que ces progrès ont également entraîné une augmentation des vulnérabilités informatiques. C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises recherchent des professionnels spécialisés dans la cybersécurité, capables de leur fournir une protection adéquate contre tous les types d'attaques informatiques.  

Ce programme vous permettra d'approfondir des aspects tels que la sécurité dans le développement et la conception de systèmes, les meilleures techniques cryptographiques ou la sécurité dans les environnements de Cloud Computing. Ce programme se concentre également sur les principes fondamentaux de la programmation et de la structure des données, des algorithmes et de la complexité, ainsi que sur la conception avancée d'algorithmes, la programmation avancée, les processeurs de langage et l'infographie, entre autres aspects. Le tout, avec de nombreuses ressources pédagogiques multimédias, dispensé par le corps enseignant le plus prestigieux et le plus spécialisé dans le domaine. 

D'autre part, ce diplôme aborde, d'un point de vue technique et commercial, la science des données, en offrant toutes les connaissances nécessaires pour extraire le savoir qui s'y cache. Les informaticiens pourront ainsi analyser en détail les différents algorithmes, les plateformes et les outils les plus récents pour l'exploration, la visualisation, la manipulation, le traitement et l'analyse des données. Tous ces éléments, complétés par le développement de compétences commerciales, sont nécessaires pour atteindre un profil de niveau exécutif capable de prendre des décisions clés dans une entreprise.   

Ainsi, cette formation fournit au professionnel les outils et les compétences spécifiques pour développer avec succès son activité professionnelle dans le vaste environnement de l'informatique. En travaillant sur des compétences clés telles que la connaissance de la réalité et de la pratique quotidienne dans différents domaines informatiques et en développant la responsabilité dans le suivi et la supervision de leur travail, ainsi que des compétences spécifiques dans chaque domaine. 

Grâce à ce diplôme, les informaticiens pourront se spécialiser dans l'informatique, la cybersécurité et l'analyse des données, ce qui en fait l'occasion idéale d'améliorer leur carrière professionnelle. Tout cela sera tangible grâce à un programme 100% en ligne, qui s'adapte aux besoins quotidiens des professionnels, il suffira donc de disposer d'un appareil avec une connexion internet pour commencer à travailler pour un profil professionnel complet avec une projection internationale. 

De manière simple et confortable, acquérir les connaissances nécessaires en Science Informatique, Cybersécurité et Analytique de Données pour réaliser une programmation informatique de qualité" 

Ce mastère avancé en Science Informatique, Cybersécurité et Analytique de Données contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:  

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en informatique 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus, rassemblent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines indispensables à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé afin d'améliorer l'apprentissage
• Son accent particulier sur les méthodologies innovantes en en matière de Cybersécurité et Analyse des Données 
• Les cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

TECH met à votre service un support didactique large et clair, qui intègre tous les sujets d'intérêt actuels, afin que vous puissiez continuer à progresser en informatique" 

Son corps enseignant comprend des professionnels du domaine de la informatique, qui apportent l'expérience de leur travail à ce programme, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses. 

Son contenu multimédia, développé avec les dernières technologies éducatives, permettra au professionnel un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira un étude immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est basée sur l'apprentissage par Problèmes. Ainsi l’apprenant devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent à lui tout au long du mastère avancé. Pour ce faire, le professionnel aura l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.   

Renforcez votre carrière en déterminant la création de tableaux de bord et de KPI en fonction du département dans lequel vous travaillez"

Apprenez, de première main, les meilleures techniques de sécurité appliquées aux environnements de Cloud Computing ou à la technologie Blockchain"

Le mastère avancé en Science Informatique, Cybersécurité et Analytique de Données a été créé spécifiquement pour l'informaticien qui cherche à progresser dans ce domaine rapidement et avec une réelle qualité. C'est pourquoi un programme a été organisé sur la base d'objectifs réalistes et à forte valeur ajoutée qui vous propulseront à un autre niveau de travail dans ce domaine. Le professionnel se concentrera sur l'étude des différentes techniques, technologies et phases nécessaires à l'informatique, dans une perspective disruptive, complète et actualisée. 

TECH vous offre une qualification de haute qualité qui vous permettra d'intervenir avec solvabilité dans l'informatique, en garantissant la sécurité de votre entreprise" 

Objectifs généraux

• Être à jour sur le plan scientifique et technologique, ainsi que se préparer à la pratique professionnelle de l'informatique et des langues de manière transversale et polyvalente, adaptée aux nouvelles technologies et aux innovations dans ce domaine
• Générer des connaissances spécialisées sur un système d'information, les types et les aspects de sécurité qui doivent être pris en compte 
• Identifier les vulnérabilités d'un système d'information 
• Développer les réglementations légales et la typification de la criminalité en s'attaquant à un système d'information 
• Évaluer les différents modèles d'architecture de sécurité afin d'établir le modèle le plus approprié pour l'organisation 
• Identifier les cadres réglementaires d'application et leurs bases réglementaires 
• Analyser la structure organisationnelle et fonctionnelle d'un secteur de sécurité de l'information (le bureau du CISO) 
• Analyser et développer le concept de risque, d'incertitude dans l'environnement dans lequel nous vivons 
• Examiner le modèle de gestion des risques basé sur la norme ISO 31.000 
• Examiner la science de la cryptologie et la relation avec ses branches: cryptographie, cryptanalyse, stéganographie et stégoanalyse 
• Analyser les types de cryptographie en fonction du type d'algorithme et en fonction de son utilisation 
• Examiner les certificats numériques 
• Examiner l'infrastructure à clé publique (ICP) 
• Développer le concept de gestion de l'identité 
• Identifier les méthodes d'authentification 
• Générer des connaissances spécialisées sur l'écosystème de la sécurité informatique 
• Évaluer les connaissances en matière de cybersécurité 
• Identifier les domaines de sécurité dans le Cloud 
• Analyser les services et les outils dans chacun des domaines de sécurité 
• Développer les spécifications de sécurité de chaque technologie LPWAN 
• Analyse comparative de la sécurité des technologies LPWAN 
• Analyser les avantages de l'application des techniques d'analyse des données dans chaque département de l'entreprise  
• Développer les bases de la connaissance des besoins et des applications de chaque département  
• Générer des connaissances spécialisées pour sélectionner le bon outil  
• Proposer des techniques et des objectifs pour être le plus productif possible selon le département 

Objectifs spécifiques

Module 1. Fondamentaux de la Programmation 

• Comprendre la structure de base d'un ordinateur, les logiciels et les langages de programmation à usage général 
• Apprenez à concevoir et à interpréter des algorithmes, qui constituent la base nécessaire au développement de logiciels 
• Comprendre les éléments essentiels d'un programme informatique, tels que les différents types de données, les opérateurs, les expressions, les instructions, les instructions d'entrée/sortie et de contrôle 
• Comprendre les différentes structures de données disponibles dans les langages de programmation polyvalents, tant statiques que dynamiques, et acquérir les connaissances essentielles pour la manipulation des fichiers 
• Connaître les différentes techniques de test des programmes informatiques et l'importance de générer une bonne documentation en même temps qu'un bon code source
• Apprendre les bases du langage de programmation C++, l'un des langages de programmation les plus utilisés dans le monde 

Module 2. Structure de Données 

• Apprendre les bases de la programmation en langage C++, notamment les classes, les variables, les expressions conditionnelles et les objets 
• Comprendre les types de données abstraits, les types de structures de données linéaires, les structures de données hiérarchiques simples et complexes et leur mise en œuvre en C++ 
• Comprendre le fonctionnement des structures de données avancées autres que les structures habituelles 
• Comprendre la théorie et la pratique liées à l'utilisation des tas et des files d'attente prioritaires 
• Apprenez comment les tables de Hash, en tant que types de données et fonctions abstraites 
• Comprendre la théorie des graphes, ainsi que les algorithmes et concepts avancés relatifs aux graphes 

Module 3. Algorithme et complexité 

• Apprendre les principales stratégies de conception d'algorithmes, ainsi que les différentes méthodes et mesures pour le calcul des algorithmes 
• Apprendre les principaux algorithmes de tri utilisés dans le développement de logiciels 
• Comprendre le fonctionnement des différents algorithmes avec les arbres, les Heaps et les Graphes 
• Comprendre le fonctionnement des algorithmes Greedy, leur stratégie et des exemples de leur utilisation dans les principaux problèmes connus Nous apprendrons également l'utilisation des algorithmes Greedy sur les Graphes 
• Nous apprendrons les principales stratégies de recherche de chemin minimum, avec l'approche des problèmes essentiels du domaine et des algorithmes pour leur résolution 
• Comprendre la technique du Backtracking et ses principales utilisations, ainsi que d'autres techniques alternatives 

Module 4. Conception avancés d'algorithmes 

• Approfondissez la conception avancée d'algorithmes, en analysant les algorithmes récursifs et de division et de conquête, ainsi qu'en effectuant des analyses amorties 
• Comprendre les concepts de la programmation dynamique et les algorithmes pour les problèmes de NP 
• Comprendre le fonctionnement de l'optimisation combinatoire, ainsi que les différents algorithmes de randomisation et les algorithmes parallèles 
• Connaître et comprendre le fonctionnement des différentes méthodes de recherche locale et de recherche de candidats 
• Apprendre les mécanismes de la vérification formelle des programmes et de la vérification itérative des programmes, y compris la logique du premier ordre et le système formel de Hoare 
• Apprendre le fonctionnement de certaines des principales méthodes numériques telles que la méthode de bissection, la méthode de Newton - Raphson et la méthode de la sécante 

Module 5. Programmation avancée 

• Approfondir les connaissances en programmation, notamment en ce qui concerne la programmation orientée objet, et les différents types de relationsentre les classes existantes
• Connaître les différents patrons de conception pour les problèmes Orientés Objets 
• Découvrez la programmation événementielle et le développement d' Interfaces d’utilisateur avec Qt 
• Acquérir les connaissances essentielles de la programmation concurrente, des processus et des threads
• Apprendre à gérer l'utilisation des threads et de la synchronisation, ainsi que la résolution des problèmes courants de la programmation concurrente 
• Comprendre l'importance de la documentation et des tests dans le développement de Software 

Module 6. Informatique théorique 

• Comprendre les concepts mathématiques théoriques essentiels de l'informatique, tels que la logique propositionnelle, la théorie des ensembles et les ensembles numériques et non numériques 
• Comprendre les concepts de langages formels et de grammaires, ainsi que les machines de Turing dans leurs différentes variantes
• Apprendre les différents types de problèmes indécidables et insolubles, y compris leurs différentes variantes et approximations 
• Comprendre le fonctionnement de différents types de langages basés sur la randomisation et d'autres types de classes et de grammaires 
• Comprendre d'autres systèmes informatiques avancés tels que l'informatique membranaire, l'informatique ADN et l'informatique quantique 

Module 7. Théorie des automates et des langages formels 

• Comprendre la théorie des automates et des langages formels, en apprenant les concepts d'alphabets, de chaînes de caractères et de langages, ainsi que la manière d'effectuer des preuves formelles
• Apprendre les différents types d'automates finis, déterministes et non-déterministes
• Apprendre les concepts de base et avancés liés aux langages et aux expressions régulières, ainsi que l'application du lemme de pompage et la fermeture des langages réguliers
• Comprendre les grammaires indépendantes du contexte, ainsi que le fonctionnement des automates à pile 
• Approfondir la compréhension des formes normales, du lemme de pompage des grammaires indépendantes du contexte et des propriétés des langues indépendantes du contexte

Module 8. Processeurs de langue 

• Introduire les concepts liés au processus de compilation et les différents types d'analyse: lexicale, syntaxique et sémantique 
• Connaître le fonctionnement d'un analyseur lexical, sa mise en œuvre et la récupération des erreurs
• Approfondir la connaissance de l'analyse syntaxique, à la fois descendante et ascendante, mais en mettant l'accent sur les différents types d'analyseurs syntaxiques ascendants 
• Comprendre le fonctionnement des analyseurs sémantiques, la tradition syntaxique, la table des symboles et les différents types d'analyseurs 
• Apprendre les différents mécanismes de génération de code, tant dans les environnements d'exécution que pour la génération de code intermédiaire 
• Poser les bases de l'optimisation du code, notamment la réorganisation des expressions et l'optimisation des boucles 

Module 9. Informatique graphique et visualisation 

• Introduire les concepts essentiels de l'infographie et de la visualisation par ordinateur, tels que la théorie de la couleur et ses modèles et les propriétés de la lumière 
• Comprendre le fonctionnement des primitives de sortie et leurs algorithmes, tant pour le dessin de lignes que pour le dessin de cercles et de remplissages 
• Approfondir l'étude des différentes transformations, tant en 2D qu'en 3D, et de leurs systèmes de coordonnées et de visualisation par ordinateur 
• Apprendre à faire des projections et des coupes en 3D, ainsi que l'élimination des surfaces cachées 
• Apprendre la théorie liée à l'interpolation et aux courbes paramétriques, ainsi que les courbes de Bézier et les B-Splines 

Module 10. Informatique bio-inspirée 

• Introduire le concept de calcul bio-inspiré, ainsi que comprendre le fonctionnement des différents types d'algorithmes d'adaptation sociale et d'algorithmes génétiques 
• Étudier en profondeur les différents modèles de calcul évolutif, en connaissant leurs stratégies, leur programmation, leurs algorithmes et les modèles basés sur l'estimation de la distribution 
• Comprendre les principales stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques 
• Comprendre le fonctionnement de la programmation évolutionnaire appliquée aux problèmes d'apprentissage et aux problèmes multi-objectifs 
• Apprenez les concepts essentiels liés aux réseaux neuronaux et comprenez le fonctionnement de cas d'utilisation réels appliqués à des domaines aussi divers que la recherche médicale, l'économie et la vision artificielle 

Module 11. Sécurité dans la conception et le développement des systèmes 

• Évaluer la sécurité d'un système d'information dans toutes ses composantes et couches 
• Identifier les types actuels de menaces pour la sécurité et leurs tendances 
• Établir des directives de sécurité en définissant politiques et plans de sécurité et d'urgence 
• Analyser les stratégies et les outils permettant de garantir l'intégrité et la sécurité des systèmes d'information 
• Appliquer des techniques et des outils spécifiques pour chaque type d'attaque ou de vulnérabilité de sécurité 
• Protéger les informations sensibles stockées dans le système d'information 
• Disposer du cadre juridique et de la typologie du crime, en complétant la vision par la typologie du délinquant et de sa victime 

Module 12. Architectures et modèles de sécurité de l'information 

• Aligner le Plan Directeur de Sécurité sur les objectifs stratégiques de l'organisation
• Établir un cadre permanent de gestion des risques faisant partie intégrante du plan directeur de sécurité 
• Déterminer les indicateurs appropriés pour le suivi de la mise en œuvre du SGSI 
• Établir une stratégie de sécurité basée sur des politiques 
• Analyser les objectifs et les procédures associés au plan de sensibilisation des employés, des fournisseurs et des partenaires 
• Identifier, dans le cadre réglementaire, les règlements, les certifications et les lois applicables dans chaque organisation 
• Développer les éléments clés requis par la norme ISO 27001:2013 
• Mettre en œuvre un modèle de gestion de la confidentialité conforme au règlement européen GDPR/RGPD 

Module 13. Gestion de la sécurité IT 

• Identifier les différentes structures que peut avoir un secteur de sécurité de l'information 
• Développez un modèle de sécurité basé sur trois lignes de défense 
• Présenter les différents comités périodiques et extraordinaires dans lesquels le domaine de la cybersécurité intervient 
• Spécifier les outils technologiques qui soutiennent les principales fonctions de l'équipe des opérations de sécurité (SOT) 
• Évaluer les mesures de contrôle de la vulnérabilité appropriées à chaque scénario 
• Développer le cadre des opérations de sécurité sur la base du NIST CSF 
• Préciser la portée des différents types de contrôles (Red Team, Pentesting, Bug Bounty, etc.) 
• Proposer les activités à mener après un incident de sécurité 
• Mettre en place un centre de commandement de la sécurité de l'information englobant tous les acteurs concernés (autorités, clients, fournisseurs, etc.) 

Module 14. Analyse des risques et environnement de la sécurité informatique 

• Examiner, avec une vision holistique, l'environnement dans lequel nous opérons 
• Identifier les principaux risques et opportunités qui peuvent affecter la réalisation de nos objectifs. de nos objectifs 
• Analyser les risques sur la base des meilleures pratiques dont nous disposons 
• Évaluer l'impact potentiel de ces risques et opportunités 
• Développer des techniques pour traiter les risques et les opportunités de manière à maximiser la contribution à la valeur 
• Examiner en profondeur les différentes techniques de transfert de risque, ainsi que la valeur
• Examiner en profondeur les différentes techniques de transfert de risques et de valeurs 
• Examiner les résultats pour proposer des améliorations continues de la gestion des projets et des processus sur la base de modèles de gestion axés sur les risques ou les Risk-Driven 
• Innover et transformer des données générales en informations pertinentes pour la prise de décision fondée sur le risque 

Module 15. Cryptographie en informatique 

• Compiler les opérations fondamentales (XOR, grands nombres, substitution et transposition) et les différents composants (fonctions One-Way, Hash, générateurs de nombres aléatoires)
• Analyser les techniques cryptographiques 
• Développer différents algorithmes cryptographiques 
• Démontrer l'utilisation des signatures numériques et leur application dans les certificats numériques 
• Évaluer les systèmes de gestion des clés et l'importance de la longueur des clés cryptographiques 
• Examiner les algorithmes de dérivation de clés 
• Analyser le cycle de vie des clés 
• Évaluer les modes de chiffrement par blocs et de chiffrement par flux 
• Déterminer les générateurs de nombres pseudo-aléatoires 
• Développer des cas réels d'applications cryptographiques, comme Kerberos, PGP ou les cartes à puce 
• Examinez les associations et organismes connexes, tels que l'ISO, le NIST ou le NCSC 
• Déterminer les défis de la cryptographie de l'informatique quantique  

Module 16. Gestion des identités et des accès dans la sécurité informatique 

• Développer le concept d'identité numérique 
• Évaluation du contrôle de l'accès physique aux informations 
• Principes fondamentaux de l'authentification biométrique et de l'authentification MFA 
• Évaluer les attaques contre la confidentialité des informations 
• Analyser la fédération d'identité 
• Établir un contrôle d'accès au réseau 

Module 17. Sécurité des communications et de l'exploitation du software 

• Développer des connaissances spécialisées en matière de sécurité physique et logique 
• Démontrer une connaissance des communications et des réseaux 
• Identifier les principales attaques malveillantes 
• Établir un cadre de développement sécurisé 
• Démontrer une compréhension des principales réglementations relatives aux systèmes de gestion de la sécurité de l'information 
• Démontrer le bien-fondé de l'exploitation d'un centre opérationnel de cybersécurité 
• Démontrer l'importance des pratiques de cyber-sécurité pour les catastrophes organisationnelles 

Module 18. Sécurité des Environnements cloud 

• Identifier les risques liés au déploiement d'une infrastructure de Cloud publique 
• Définir les exigences de sécurité 
• Élaborer un plan de sécurité pour un déploiement dans le Cloud 
• Identifier les services Cloud à déployer pour l'exécution d'un plan de sécurité 
• Déterminer les exigences opérationnelles des mécanismes de prévention 
• Établir des lignes directrices pour un système Logging et de suivi 
• Proposer des actions de réponse aux incidents 

Module 19. Sécurité des communications des dispositifs IoT 

• Présenter l'architecture IoT simplifiée 
• Expliquer les différences entre les technologies de connectivité généralistes et les technologies de connectivité IoT 
• Établir le concept du triangle de fer de la connectivité IoT 
• Analyser les spécifications de sécurité de la technologie LoRaWAN, de la technologie NB-IoT et de la technologie WiSUN 
• Justifier le choix de la technologie IoT appropriée pour chaque projet 

Module 20. Plan de continuité des activités associé à la sécurité 

• Présenter les éléments clés de chaque phase et analyser les caractéristiques du plan de continuité des activités (PCA). Plan de continuité des activités (PCA) 
• Justifier la nécessité d'un plan de continuité des activités 
• Déterminer les cartes de réussite et de risque de chaque phase du plan de Continuité des Activités 
• Préciser comment établir un plan d'action pour la mise en œuvre 
• Évaluer l'exhaustivité d'un plan de continuité des activités (PCA) 
• Développer le plan pour une mise en œuvre réussie d'un plan de continuité des activités 

Module 21. Analytique des données dans l'organisation de l'entreprise 

• Développer des compétences analytiques pour prendre des décisions de qualité  
• Examiner les campagnes de marketing et de communication efficaces  
• Déterminer la création de tableaux de bord et de KPI's en fonction du département  
• Générer des connaissances spécialisées pour développer des analyses prédictives  
• Proposer des plans d'affaires et de fidélisation sur la base d'études de marché  
• Développer la capacité d'écouter le client  
• Appliquer des connaissances statistiques, quantitatives et techniques dans des situations réelles 

Module 22. Gestion et manipulation de Données et d'Informations pour la Science de Données 

• Effectuer une analyse de Données 
• Unifier des données diverses: assurer la cohérence des informations 
• Produire des informations pertinentes et efficaces pour la prise de décision 
• Déterminer les meilleures pratiques pour la gestion de données en fonction de leur typologie et de leurs utilisations 
• Développer des politiques d'accès et de réutilisation des données 
• Assurer la sécurité et la disponibilité, l'intégrité et la confidentialité des informations 
• Examiner les outils de gestion des données langages de programmation 

Module 23. Dispositifs et plateformes IoT comme base de la science des données 

• Identifier ce qu'est l'IoT (Internet of Things) et l'IIoT (Industrial Internet of Things) 
• Examiner le Consortium d'Internet industriel 
• Analyser ce qu'est l'architecture de référence de l'IoT  
• Aborder les capteurs et dispositifs IoT et leur classification
• Identifier les protocoles et technologies de communication utilisés dans l'IoT 
• Examiner les différentes plateformes de Cloud dans l'IdO : usage général, industriel, open source  
• Développer des mécanismes d'échange de données  
• Établir des exigences et des stratégies de sécurité  
• Présenter les différents domaines d'application IoT et IIoT 

Module 24. Représentation graphique pour l'analyse de Données 

• Générer des connaissances spécialisées de l'analyse des données 
• Examiner les différents types de données groupées 
• Établir les représentations graphiques les plus couramment utilisées dans différents domaines 
• Déterminer les principes de conception de la visualisation des données 
• Présenter la narration graphique comme un outil 
• Analyser les différents outils logiciels pour la création de graphiques et l'analyse exploratoire des données 

Module 25. Outils de science de Données 

• Développer des compétences pour convertir les données en informations dont on peut extraire des connaissances 
• Déterminer les principales caractéristiques d'un dataset, sa structure, ses composants et les implications de sa distribution dans la modélisation 
• Fonder la prise de décision en effectuant une analyse préalable approfondie des données 
• Développer des compétences pour résoudre des études de cas en utilisant des techniques de science des données 
• Établir les outils et méthodes généraux les plus appropriés pour modéliser chaque Dataset en fonction du prétraitement effectué 
• Évaluer les résultats de manière analytique, en comprenant l'impact de la stratégie choisie sur différents paramètres 
• Démontrer une capacité critique des résultats obtenus après application de méthodes de prétraitement ou de modélisation 

Module 26. Extraction de Données; Sélection, pré-traitement et transformation 

• Acquérir des connaissances spécialisées sur les conditions statistiques préalables à toute analyse et évaluation des données 
• Développer les compétences nécessaires à l'identification, la préparation et la transformation des données 
• Évaluer les différentes méthodologies présentées et identifier les avantages et les inconvénients 
• Examiner les problèmes dans les environnements de données de haute dimension 
• Développer l'implémentation des algorithmes utilisés pour le prétraitement des données 
• Démontrer la capacité d'interpréter des visualisations de données pour une analyse descriptive 
• Développer une connaissance avancée des différentes techniques de préparation des données existantes pour le nettoyage, la normalisation et la transformation des données 

Module 27. Prédictibilité et analyse des phénomènes stochastiques 

• Analyser les séries chronologiques 
• Développer la formulation et les propriétés de base des modèles de séries temporelles univariées 
• Examiner la méthodologie de modélisation et de prédiction des séries en temps réel 
• Déterminer les modèles univariés incluant les valeurs aberrantes 
• Appliquer des modèles de régression dynamique et appliquer la méthodologie de construction de tels modèles à partir de séries observées 
• Aborder l'analyse spectrale des séries temporelles univariées, ainsi que les aspects fondamentaux liés à l'inférence basée sur les périodogrammes et son interprétation 
• Estimer la probabilité et la tendance d'une série chronologique pour un horizon temporel donné 

Module 28. Conception et développement de systèmes intelligents 

• Analyser le passage de l'information à la connaissance 
• Développer les différents types de techniques d'apprentissage automatique 
• Examen des métriques et des scores pour quantifier la qualité des modèles 
• Mettre en œuvre les différents algorithmes d'apprentissage automatique 
• Identifier les modèles de raisonnement probabiliste 
• Poser les bases de l'apprentissage profond 
• Démontrer les compétences acquises pour comprendre les différents algorithmes d'apprentissage automatique 

Module 29. Architectures et systèmes à forte intensité de données 

• Déterminer les exigences des systèmes d'utilisation des données de masse 
• Examiner différents modèles de données et analyser les bases de données 
• Analyser les fonctionnalités clés des systèmes distribués et leur importance dans différents types de systèmes 
• Évaluer quelles applications largement répandues utilisent les principes fondamentaux des systèmes distribués pour concevoir leurs systèmes 
• Analyser comment les bases de données stockent et récupèrent les informations 
• Identifier les différents modèles de réplication et les problèmes associés 
• Développer des moyens de partitionnement et de transactions distribuées 
• Identifier les systèmes par lots et les systèmes en temps (quasi) réel 

Module 30. Application pratique de la science des données dans les secteurs d'activité 

• Analyser l'état de l'art de l'intelligence artificielle (IA) et de l'analyse des données 
• Développer une connaissance spécialisée des technologies les plus utilisées 
• Favoriser une meilleure compréhension de la technologie grâce à des cas d'utilisation 
• Analyser les stratégies choisies pour sélectionner les meilleures technologies à mettre en œuvre 
• Déterminer les domaines d'application 
• Examiner les risques réels et potentiels de la technologie appliquée 
• Proposer des avantages dérivés de l'utilisation 
• Identifier les tendances futures dans des secteurs spécifiques  

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