Master Logiciel et ingénierie des données
Pour y accéder
L'admission se fait sur dossier. L'entrée en M2 est possible après une formation de niveau bac+4 ou équivalent.
Les plus de la formation
Cette formation combine un enseignement aux technologies logicielles les plus prisées par les entreprises et des cours avancés ouvrant à la recherche. Elle s'appuie sur une équipe de recherche renommée. La formation inclut une part importante de formation au travail en projet.
Compétences visées
La formation ouvre des compétences en développement logiciel, en gestion de projets informatiques et ingénierie des données.
A la fin de leur formation, les diplômés du master Logiciel et Ingénierie des Données (LID) savent utiliser plusieurs technologies de pointe : Java EE, Java embarqué avec Android, DevOps, Scala, Big Data avec des traitements par lots et flux de données, science des données.
Les travaux dirigés et projets de développement leur donnent une solide expérience pratique.
Capacité d'accueil
50
Modalités d'accès
Le dossier de candidature est à déposer sur l'application eCandidat de l'université Gustave Eiffel.
Il est important que le dossier comporte une attestation du diplôme requis, un relevé de notes, une lettre de motivation et éventuellement une lettre de recommandation.
Lien des modalités de candidature
Lieu(x) de la formation
Campus Marne la Vallée - Champs sur Marne
Bâtiment Copernic
Après la formation
Les débouchés professionnels sont abondants, en termes de secteurs d'activités comme de types d'emplois. Ils vont du développement d'applications à l’ingénierie de données.
La poursuite en doctorat est possible au sein de l'école doctorale de l'université.
Modalités d'admission en FI :
oui
Modalités d'admission en FC :
oui
Modalités d'admission en FA :
oui
Calendrier
Stage en 2e année de master d'une durée de 4 mois minimum à partir du mois d'avril (15 ECTS).
Alternance : 1 semaine université, 1 semaine entreprise.
Tarif FC (Les informations ci-contre s'adressent uniquement aux adultes en reprise d'études)
7000 €/an
Semestre 3
Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
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Application d'entreprise front-end
Développement d’interface utilisateur en Java pour la plateforme Android | 3 | 12h | 12h | |
Application d'entreprise Back-end
Introduction des bases de la programmation en Java EE. Les notions principales présentés sont : Persistence (ORM, notion de data source), injection de dépendances, EJB, configuration d'un conteneur, servlet, services REST, frameworks MVC. Les étudiants travaillent sur des TP pour chaque notion et ensuite ils préparent un projet. | 4 | 25h | ||
Anglais
Nos cours d’anglais sont conçus pour améliorer votre anglais usuel et vous aider à acquérir de véritables compétences linguistiques, qui vous sont utiles dans la vie quotidienne et professionnelle. Les cours sont interactifs, stimulants et dotés d’objectifs bien précis qui contribuent à vous faire progresser vers la réalisation de vos objectifs. Votre professeur vous confie des tâches structurées, suit vos progrès et vous donne des conseils qui vous aident à vous exprimer plus facilement en anglais et à vous sentir plus sûr de vous. | 3 | 24h | ||
Outils de développement (DEVOPS)
Le DevOps est une évolution majeure dans le monde du développement, nous nous focaliserons sur l'intégration / le déploiement / la supervision / la mesure en continu afin de réduire les cycles de feeback. La culture DevOps consiste à accroitre la collaboration (lean / agile) entre le milieu du développement et des opérations, en passant par des outils d'automatisation permettant d'exploiter une infrastructure | 3 | 12h | 12h | |
Programmation fonctionnelle SCALA
La programmation fonctionnelle échappe progressivement du milieu académique pour s'imposer comme alternative aux paradigmes historiques dans l'industrie. Cette formation couvre les majeurs concepts du paradigme fonctionnel (fonctions, transparence référentielle, typeclasses etc.) en s'appuyant sur le langage Scala. Ce dernier possède une forte présence dans l'industrie, notamment grâce à sa percée dans le domaine de la BigData. Les outils et techniques seront présentés sous un angle pratique et illustrés au travers d'exemples de code. | 3 | 8h | 16h | |
Design Paterns | 2 | 25h | ||
Machines Virtuelles | 2 | 14h | ||
Conception d'Apis | 2 | 8h | 8h | |
Big data batch processing
Ce cours se concentre sur les modèles de données, modes de requêtage, méthodes de distribution de données et des traitements, tolérance aux pannes et gestion de la concurrence des systèmes de gestion de base de données exploitées dans le contexte des grandes masses de données (Big data). Les systèmes étudiés appartiennent aux catégories NoSQL et NewSQL. Cours enseigné en anglais. | 4 | 10h | 10h | |
Big data management with NoSQL and NewSQL
Ce cours se concentre sur les modèles de données, modes de requêtage, méthodes de distribution de données et des traitements, tolérance aux pannes et gestion de la concurrence des systèmes de gestion de base de données exploitées dans le contexte des grandes masses de données (Big data). Les systèmes étudiés appartiennent aux catégories NoSQL et NewSQL. Cours enseigné en anglais. | 4 | 14h | 14h |
Semestre 4
Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
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Introduction à la DATA Science et à ses outils
Ce cours concerne la branche représentation des connaissances de l’intelligence artificielle. Nous étudierons les principales méthodes de raisonnement dans un contexte logique (logique du premier ordre et de description). Dans le contexte des recommandations W3C du Web sémantique, les notions suivantes seront étudiées: développement d’ontologies; stockage, requêtage et raisonnement de graphes de connaissances. | 4 | 12h | 12h | |
Big data stream processing
Ce cours complète les cours orientés grandes masses de données en se concentrant essentiellement sur la gestion de flux de données. Les principaux concepts des pubSub distribués seront étudiés (notion de flux, fenêtrage, horodatage, déclencheur) ainsi que les caractéristiques des moteurs de gestion de flux. Cours enseigné en anglais. | 3 | 14h | 14h | |
Symbolic Artificial Intelligence and the Semantic Web
Ce cours concerne la branche symbolique de l’intelligence artificielle, soit la représentation des connaissances et les traitements associés. Nous étudierons les principales méthodes de raisonnement dans un contexte logique (logique du premier ordre et de description). Dans le contexte des recommandations W3C du Web sémantique, les notions suivantes seront étudiées: développement d’ontologies; stockage, requêtage et raisonnement de graphes de connaissances. Cours enseigné en anglais. | 3 | 12h | 12h | |
Stage en entreprise
Le stage en entreprise est un mode de formation où l'étudiant associe aux connaissances théoriques acquises une expérience pratique en milieu de travail. Il se prépare ainsi, d'une façon graduelle, à exercer l'activité professionnelle à laquelle il se destine. | 15 | |||
Communication
Ce module s'intéresse aux aspects de communication, de rédaction et de méthodologie dans un contexte de recherche ou opérationnel | 2 | 20h | ||
Gestion de projet agile
Ce cours présente les principes de développement d'applications concurrentes temps réel avec la spécification pour Java Temps Réel (RTSJ). On y décrit: les caractéristiques des threads temps réel et des modèles de trafic. L'ordonnancement, l'analyse de faisabilité et la détection de surcharge. La gestion des évènements asynchrones et le ttraitement des tâches apériodiques. | 3 | 6h | 12h |
CARAYOL Arnaud (M1-M2)
CURE Olivier (M2)
VANTIEGHEM Nicolas (M2)
Partenaire(s)
Double diplôme avec l'Université de Palerme.