La science des données est une spécialité récente, qui s'est développée avec l'essor des données dans le monde. Elle est en train de fortement changer notre vie, ouvrant ainsi la porte à une multitude de possibilités. Dans ce cadre, l’EPI propose un Master en Data Sciences qui permettra aux étudiants 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 » ). Les diplômés de ce master vont, ainsi, répondre à un très fort besoin des entreprises tunisiennes et internationales.
Ce parcours-type permet aux étudiants de se doter des connaissances fondamentales, des compétences techniques et des méthodologies appliquées concrètes pour exploiter et donner un sens aux grands ensembles de données du monde réel, qui sont généralement très volumineux et peuvent consister en plusieurs bases de connaissances hétérogènes. En particulier, les étudiants acquerront de l'expérience dans l'utilisation et le développement de services et d'outils intelligents basés sur les données pour la prise de décision. Les étudiants seront également formés à maîtriser les traitements de données et de connaissances volumineuses. Ce parcours donnera aussi les bases des techniques d'apprentissage (Machine Learning, Deep Learning). Ce parcours met l'accent comme sus-mentionné sur la science des données mais également sur l'ingénierie du logiciel.

Le Mastère « Science de données » vise à développer chez les futurs diplômés les compétences suivantes:

  • Acquérir les fondements théoriques relatifs à différentes types d'approches issues des sciences des données.
  • Concevoir et développer des systèmes pour la gestion des données massives et hétérogènes.
  • Construire, évaluer et interpréter des modèles d'analyse et d'apprentissage en tenant compte de la nature des données.
  • Maîtriser la méthodologie d'apprentissage à partir des données brutes (from scratch) à l'évaluation.
  • Analyser et extraire des connaissances pour aider à la prise de décisions stratégiques et à la création de services innovants.
Master Data Science

Plan d’études

  • Fondements Mathématiques des Données Scientifiques
  • Estimation et test
  • Atelier Statique avec R
  • Introduction au Big Data
  • Calcul parallèle et distribué
  • Base de Données NoSQL
  • Système de Gestion de Bases de Données
  • English for business I
  • Technique de Communication I
  • Culture d’entreprise
  • Programmation Python
  • Entrepôts de données 
  • Machine Learning 1
  • Fouille de Données
  • Traitement du Big Data Avancé
  • Système d’information Décisionnel
  • Infrastructure Cloud
  • Frameworks et Systèmes répartis pour Big Data
  • Ethique et protection des données personnelles
  • techniques de communication II
  • English for business II
  • Cyber-sécurité
  • Projet décisionnel
     
  • Machine Learning 2
  • Séries temporelles
  • Econométrie 
  • Traitement automatique du langage naturel
  • Fouille de données massives
  • Fondamentaux du Deep Learning
  • Développement personnel
  • Management de la qualité
  • Gestion de projets
  • Projet Data Science
  • M. Professionnel : Mémoire de Stage de fin d’études (ou projet professionnel tutoré, étude de cas et sa simulation ou plan d’affaires)