Big Data

  • Cursus Master Ingénierie Informatique - Systèmes Intelligents et Communicants (CMI-SIC)

    Contact

    Responsable de la formation

    Pierre ANDRY This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    Responsables des disciplines d'ouverture
    socio-econnomiques et culturelles (OSEC)

    Sylvie Fallempin

    Responsables des disciplines de pédagogie inovante

    Tuyêt Trâm DANG NGOC This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    Contacts administratifs

    Françoise Auger - Secrétariat Général
    Tél : +33 1 34 25 65 97 This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    Dominique COURMONT - Secrétariat L1
    Tél. : +33 1 34 25 65 24 This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    Nadia BEOUCH - Secrétariat L2
    Tél. : +33 1 34 25 65 05 This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    Annie RIFFI (doudou)- Secrétariat L3
    Tél. : +33 1 34 25 65 74 This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    Le Cursus Master en Ingénierie (CMI) est une formation aux métiers de l'Ingénieur en 5 ans après le bac, organisée sur le modèle international du "Master Of Engineering". Elle est élaborée en partenariat avec un réseau d’universités ayant pour but de mettre en place une formation d’excellence de licence et master d’ingénierie. Elle est construite dans le respect d’une charte et d’un référentiel nationaux. Elle bénéficie d’un label national : FIGURE.

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  • DU Master Big Data @ Paris-Seine

    Le DU Big Data @ Paris-Seine vise à donner la plus grande visibilité possible aux formations de niveau Master des établissements de la COMUE Université Paris-Seine dans le domaine du Big Data.

    En s'inscrivant au DU Big Data @ Paris-Seine, les étudiants de Master 2 IISC (parcours SID, MADOCS ou IMD) ou de la troisième année du cycle Ingénieur EISTI (parcours Génie Mathématique, option Data Science ou parcours Génie Informatique, option Business Intelligence) acquièrent une formation solide de qualité dans le domaine des big data dans son sens le plus large.

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  • Master 2 IISC - Images et Masses de Données (IMD)

    Contacts parcours IMD

    Responsables :
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    Secrétariat : This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    ENSEA
    6, avenue du Ponceau
    CS 20707 CERGY
    95014 CERGY-PONTOISE Cedex
    Tél. : +33 1 30 73 62 63
    Fax : +33 1 30 73 66 27

    Laboratoire ETIS, UMR 8051 CNRS,
    Université de Cergy-Pontoise, ENSEA

    Le parcours Images et Masses de Données vise à acquérir des bases scientifiques en gestion de grandes masses d'images et de données de différents types: bases de données relationnelles, texte, XML, RDF, flux d'informations, etc. 

    Dans le domaine de l'image, l'accent est mis sur les méthodes d'analyse d'image pour en extraire des descripteurs de contenu, d'indexation de ces descripteurs et de recherche par similarité de contenu, avec une attention particulière accordée aux techniques d'apprentissage pour l'indexation et la recherche, ainsi qu'à l'aspect passage à l'échelle. 
    Dans le domaine des données plus structurées, l'accent est mis sur les techniques d'intégration de données hétérogènes, notamment en provenance du web et des flux d'information, ainsi que sur les principales méthodes de fouille dans les entrepôts de données, avec une attention particulière pour les problématiques Big Data, traitement de très grandes masses de données, cloud-computing. 
    A l'issue de la formation, l’étudiant sera capable de maîtriser plusieurs techniques d'indexation et recherche par similarité de contenu pour des grands volumes d'images, qui pourra généraliser pour d'autres contenus, comme la vidéo ou les objets 3D. Il saura concevoir des architectures d'intégration de données hétérogènes et maîtrisera les principales techniques de fouille de données. Il aura acquis des connaissances sur la problématique Big Data, ses domaines d'application et les principales techniques utilisées pour le traitement de grandes masses de données. 

  • Master 2 IISC - Méthodes pour l'Analyse des Données ComplexeS (MADOCS)

    Contacts parcours MADOCS

    Responsables :
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    Secrétariat : This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    ENSEA
    6, avenue du Ponceau
    CS 20707 CERGY
    95014 CERGY-PONTOISE Cedex
    Tél. : +33 1 30 73 62 63
    Fax : +33 1 30 73 66 27

    Laboratoire ETIS, UMR 8051 CNRS,
    Université de Cergy-Pontoise, ENSEA

    Site web : 
    sites.google.com/site/mastermadocinfo/

    Le parcours MADOCS est centré autour des deux sujets suivants : modélisation et traitement de l'information, et modélisation et calcul scientifique. 

    Modélisation et Traitement de l'Information (MTI) 

    Les entreprises sont submergées par un flot massif de données numériques ou symboliques en provenance de sources diverses et réparties (capteurs physiques, bases de données, web,…). 
    Les solutions logicielles recherchées se focalisent sur l'extraction de l'"intelligence" implicitement contenue dans les données elles-mêmes,en modélisant les relations fonctionnelles majeures entre ces données et les principaux objectifs de décision.
    Par ailleurs, les problèmes liés au fait que les données sont hétérogènes et distribuées, ainsi que le problème d'efficacité, sont abordés dans le cadre des systèmes distribués. 

    Modélisation et Calcul Scientifique (MCS) 

    La R&D industrielle fait de plus en plus appel aux méthodes numériques d'une part pour la recherche et la mise au point de nouveaux produits et d'autre part pour la surveillance de leur état de fonctionnement. Les méthodes concernent ici deux aspects. 
    C’est d’une part l’analyse des données issues de mesures physiques. Les solutions logicielles doivent être conçues pour s'intercaler entre les systèmes d'acquisition de données et l'opérateur, afin de fournir en mode autonome une aide intelligente et efficace pour la prise de décision, sans intervention d'ingénieurs spécialistes de l'analyse de données. 
    C’est d’autre part la modélisation de phénomènes physiques afin de pouvoir analyser le rôle de certains facteurs. Là, outre le développement de codes spécifiques, le travail de l’analyste porte sur l’utilisation de logiciel de calcul dans un cadre de prestation de service. 

  • Master 2 IISC - Systèmes Intelligents et Distribués (SID)

    Contacts parcours pro

    Responsable : This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

    Secrétariat : This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
    Bureau A457
    Tél. 01 34 25 66 28

    UCP - Site de Saint-Martin
    Département des Sciences Informatiques
    2, rue Adolphe Chauvin - BP 222
    95302 Cergy-Pontoise Cedex
    tél. 01 34 25 65 20

    Le parcours professionnalisant "Systèmes Intelligents et Distribués" regroupe les compétences du domaine des systèmes d'information et de gestion de données et celui des systèmes distribués intelligents, touchant à des secteurs actuellement très dynamiques et très demandeurs d'emplois tels que les systèmes d'information d'entreprise, l'informatique décisionnelle ou Business Intelligence, le commerce électronique et les applications web, le cloud-computing, la domotique et les systèmes de capteurs, l'informatique mobile, etc. 

    L'objectif de la filière est de permettre aux étudiants de comprendre les principes et le fonctionnement d'un système de gestion de données, de l'intégration de données provenant de plusieurs sources, des entrepôts de données et des systèmes d'aide à la décision, des techniques de fouille de données, à travers l'étude des systèmes distribués intelligents, des technologies web (HTML, XML, services web, etc.) et de la gestion de nouveaux types de données (texte, images, flux de données, données géographiques, etc.). 

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Category: Uncategorised