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Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique
université de Monastir
Mastère Professionnel : Sciences des Données (Data Sciences)

Conditions d'accès au Mastère

Le mastère professionnel "Sciences des Données" (Data Sciences) est ouvert aux étudiants porteurs d'un diplôme universitaire en :

         - Licence appliquée ou fondamentale
         - Maitrise
         - Cycle ingénieur  

 Conditions spécifiques d'accès

Le mastère proposé constitue un renforcement des connaissances acquises dans le domaine de sciences des données. Ainsi, la spécialité du dernier diplôme obtenu doit s'aligner avec le domaine de formation du mastère (informatique, sciences et technologies de l'information et de la communication, réseaux informatiques, etc.).

Objectifs de la formation

La formation vise à dispenser des enseignements disciplinaires de haut niveau afin que les étudiants acquièrent des connaissances et des compétences pointues dans le domaine des sciences de données et de technologies avancées de programmation. Outre des enseignements disciplinaires, des enseignements spécifiques visent à transmettre des connaissances et des compétences transversales et additionnelles. Le mastère professionnel « Sciences de données » vise à former des experts dans les domaines de stockage, la manipulation et la programmation des applications informatiques reposant sur de grandes masses de données. Cette formation est fondée sur le besoin incrémental du marché de travail des diplômés spécialistes dans les technologies avancées de « Data Sciences ». (informatique, réseaux informatiques, sciences et technologies de l'information et de la communication,...).

Perspectives professionnelles du parcours

A l'obtention du diplôme, le diplômé devra acquérir les compétences suivantes : 

  • Les systèmes de gestion, de collecte et d'analyse de données à grande échelle, 
  • Les outils de fouille de données, de recherche d'informations et de veille technologique, 
  • Les supports de stockage distribués et les nuages de données,
  • Les outils de base pour la recherche d'informations,   
  • Les technologies symboliques et numériques pour l'apprentissage automatique à partir de données, 
  • Les enjeux, les problématiques et le contexte du traitemnt de l'information à grande échelle.