Alimenté par l’usage massif des réseaux sociaux, l’émergence des applications numériques et l’apparition des objets connectés, le marché du BIG Data est aujourd’hui en forte croissance. La quantité massive des données générées en continu doit absolument être exploitée par les entreprises souhaitant réussir leur transformation digitale, lesquelles doivent embaucher en conséquence des profils avec une expertise pointue. L’objectif du Mastère Spécialisé Big Data est ainsi de former des experts de la gestion et de la transmission des données.
Les conditions d’admission
Le Mastère Spécialisé Big Data est accessible aux étudiants titulaires d’un master 2 universitaire en informatique ou en mathématiques appliquées et aux titulaires d’un diplôme d’ingénieur en télécommunications ou en informatique. L’admission se fait sur la base d’un dossier de candidature et d’un entretien de motivation. Un niveau d’anglais est le plus souvent exigé : TOEIC de 700 points au moins et TOFEL de 550 points au moins.
Les compétences visées
La formation en Mastère Spécialisé Big Data s’appuie sur les études de cas et les retours d’expérience. Son objectif est de former des profils pluridisciplinaires dotés de compétences multiplies qui touchent à la fois aux mathématiques appliquées, aux statistiques et à l’informatique, aptes à appréhender les nouveaux modèles de traitement des données, à mettre en place une stratégie globale de gestion de la Data en collaboration avec le chargé des ressources humaines, et ayant une parfaite maitrise des méthodes de modélisation et des nouveaux outils d’analyse des données afin de construire des architectures fonctionnelles, d’assurer la compréhension et le suivi des phénomènes complexes et de mettre en place une stratégie globale liée à la Data (collecte, exploitation, diffusion et conservation).
Les débouchés de la formation
Le Mastère Spécialisé Big Data prépare aux nouvelles fonctions de l’entreprise : Marketing Data Officer (responsable connaissance clients), Knowledge Manager (responsable de la mise en place d’une stratégie de capitalisation des expériences), Data Scientist (manipulateur des algorithmes et des donnés), Data Strategist (chargé de la transformation des données en outils d’aide à la décision), Data Protection Officer (responsable de la conformité et de la protection des données) et Master Data Manager (chargé des données référentielles).