Le parcours Big Data (BD) du Master Informatique de l’Université Paris 8 vise à former des spécialistes capables de concevoir, développer et Read more piloter des solutions Big Data en exploitation de données massives et hétérogènes. Il s’agit d’une formation de haut niveau axée sur les technologies émergentes du traitement, de l’analyse et de la valorisation des données, incluant notamment la fouille de données, l’apprentissage automatique (machine learning), les architectures distribuées, ainsi que les bases de données et frameworks de traitement de données volumineuses.

La Licence Conception, Développement et Validation d’Applications (CDVA) de l’Université Paris 8 forme des professionnels capables de Read more concevoir, développer et tester des solutions logicielles répondant aux besoins des entreprises et des organisations. Cette formation met l’accent sur les compétences fondamentales en informatique, notamment la programmation, l’algorithmique, les bases de données, le développement d’applications et les méthodes de validation logicielle. Elle prépare les étudiants à intervenir sur l’ensemble du cycle de vie d’une application, depuis l’analyse des besoins jusqu’à la mise en production et la maintenance.

La Licence 3 Informatique générale permet de consolider et d’approfondir les compétences fondamentales en informatique acquises au cours des Read more premières années de licence. Elle couvre des domaines essentiels tels que la programmation, les structures de données, l’algorithmique, les bases de données, les systèmes d’exploitation et les réseaux. Cette formation vise à développer la capacité des étudiants à concevoir et implémenter des solutions informatiques robustes, tout en renforçant leur compréhension des concepts théoriques de l’informatique. Elle met également l’accent sur la réalisation de projets concrets et le travail en équipe.

Modélisation de bases de données Apprentissage des méthodes de conception de bases de données (MCD, MLD). Structuration et organisation des Read more données pour garantir cohérence et intégrité. SQL Manipulation et interrogation des bases de données relationnelles. Réalisation de requêtes simples et avancées (jointures, agrégations, sous-requêtes). Datavisualisation Création de représentations visuelles des données (graphes, tableaux de bord). Analyse et interprétation des données pour faciliter la prise de décision. Algorithmique Conception et analyse d’algorithmes efficaces. Étude des structures de base et de la logique de résolution de problèmes. Cloud Azure Introduction aux services cloud Microsoft Azure et à leur utilisation. Déploiement et gestion d’applications dans un environnement cloud. Optimisation des performances dans le cloud Amélioration des performances des applications cloud. Analyse des ressources, scalabilité et réduction des coûts.

NumPy & Pandas Manipulation et analyse de données avec Python. Utilisation des bibliothèques NumPy et Pandas pour le traitement et la Read more structuration des données. UML Modélisation des systèmes logiciels à l’aide des diagrammes UML. Conception de modèles conceptuels pour représenter l’architecture et le fonctionnement des applications. BPMN Modélisation des processus métiers à l’aide de la notation BPMN. Représentation et optimisation des workflows organisationnels. Machine Learning Introduction aux algorithmes d’apprentissage automatique. Application de modèles supervisés et non supervisés pour l’analyse de données. Python avancé Approfondissement du langage Python et de ses concepts avancés. Programmation orientée objet, gestion d’exceptions et optimisation du code. DataOps Introduction aux pratiques DataOps pour l’automatisation des pipelines de données. Amélioration de la qualité, du déploiement et de la gestion des données. Spark & Kafka Traitement de données distribuées avec Apache Spark et streaming avec Kafka. Gestion des flux de données en temps réel et du big data. RGPD Sensibilisation aux règles de protection des données personnelles. Compréhension des obligations légales liées à la gestion des données (RGPD). Connaissance de l’entreprise Introduction au fonctionnement et à l’organisation des entreprises. Compréhension des processus métiers et des enjeux organisationnels. Datavisualisation (Python, Matplotlib, Seaborn) Visualisation des données à l’aide de Python et de bibliothèques spécialisées. Création de graphiques et tableaux pour analyser et interpréter les données.

Datavisualisation Exploration et représentation graphique des données pour faciliter l’analyse. Utilisation d’outils et bibliothèques pour Read more créer des visualisations claires et pertinentes. Machine Learning & Deep Learning Introduction aux modèles d’apprentissage automatique et aux réseaux de neurones. Application d’algorithmes pour la classification, la prédiction et l’analyse de données complexes. Hadoop Initiation à l’écosystème Hadoop pour le traitement de données massives. Compréhension des principes de stockage distribué et du modèle MapReduce. Spark Traitement de données distribuées avec Apache Spark. Analyse de données à grande échelle et optimisation des performances de calcul. Python Apprentissage du langage Python pour le développement et l’analyse de données. Utilisation de ses bibliothèques pour le traitement, l’automatisation et la data science. Java Introduction au développement en Java et à la programmation orientée objet. Conception d’applications robustes et structurées.