Suite à l’essor des données massives (« big Data »), les entreprises sont actuellement confrontées à la multiplication des données hétérogènes internes et externes. Ce contexte induit un nouveau management des organisations qui se traduit par le développement d’entreprises pilotées par les données (« Data Driven Companies »). Ces organisations cherchent désormais à exploiter les données à leur disposition pour aiguiller leur stratégie et leur développement.
L’objectif du parcours-type IDA (Ingénierie des Données et Analyses) est de former des cadres permettant d’accompagner ces entreprises dans leur pilotage en se basant sur de nouvelles technologies analytiques. Plus précisément, ce parcours apporte aussi bien des compétences orientées données et business intelligence qu’en apprentissage automatique (« Machine Learning »). D’un point de vue données, l’objectif est de pouvoir gérer tout le cycle de la donnée (intégration, modélisation, gestion de données volumineuses et hétérogènes, optimisation, interrogation et analyses) ainsi que sa gouvernance (méta modélisation, qualité des données...) sans oublier les architectures Big Data Analytics. D’un point de vue analyse de données, l’objectif est de maitriser aussi bien les principes des analyses descriptives (Business Intelligence, Entreposage de données, OLAP, reporting, ...) que les différents modèles d’apprentissage automatique et profond (« Machine Learning », « Deep Learning »), adaptés aux besoins métier tout en garantissant leur qualité. Ils seront amenés à prendre en charge des projets d'informatisation du système d'information, de la définition des besoins jusqu'à leur réalisation, dans un contexte fortement évolutif. L’aspect sociétal du traitement des données sera aussi au coeur du master avec des cours d’éthiques (données et traitements) et Green IT.

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Le parcours-type IDA du Master MIAGE apporte les bases théoriques et les compétences technologiques permettant de :
→ Evaluer les besoins, les implications de nouvelles solutions informatiques, identifier les méthodes et standards possibles dans le cadre d'un management orienté données ; Comprendre et appliquer les méthodologies, outils et processus permettant de gérer des projets ;
→ Définir les solutions informatiques les plus adaptées aux besoins des utilisateurs ; Concevoir et développer une application conforme aux spécifications requises par sélection ou proposition d'architectures logicielles ;
→ Définir une politique de gouvernance des données ; développer des applications orientées données quel que soit l’environnement technologique ; Gérer les données d’une organisation et de leur mise à disposition ;
→ Restituer des indicateurs de performances via les outils classiques : processus ETL, entrepôt de données, analyse et reporting