Titre ingenieur - Ingenieur diplome de l Ecole polytechnique universitaire de Lille de l Universite de Lille, specialite Informatique et Mathematiques appliquees

• Ingénieur diplômé de l'école polytechnique universitaire de l'université de Lille spécialité informatique et mathématiques appliquées - Code CertifInfo 108397
  • Niveau de qualification : 7 - Savoirs hautement spécialisés

Objectifs

Aujourd'hui, les machines connectées en réseau (ordinateurs, smartphones ou autres...) se comptent en milliards. Les capacités de stockage sont quasi sans limites, et les volumes de données produits augmentent de façon considérable : données scientifiques, médicales, réseaux sociaux, commerce électronique ou encore données collectées par les entreprises (tickets de caisse, enquêtes en ligne...). Stocker, analyser, visualiser ces données, les valoriser, en extraire des connaissances, tels sont les enjeux du Big Data et des Data Sciences, nouveau défi pour les informaticiens statisticiens.

Le data scientist est parfois défini comme « celui qui maîtrise davantage les statistiques que l'informaticien et qui maîtrise davantage l'informatique que le statisticien ». La data science est ainsi à la croisée de différentes disciplines : mathématiques appliquées, statistiques, informatique, business intelligence... En plus de ces compétences disciplinaires, le data scientist doit acquérir une solide connaissance des enjeux métiers et la capacité de dialoguer avec les différents métiers de l'entreprise. Ses missions représentent des enjeux stratégiques pour l'entreprise : détecter dans la donnée, quelle que soit la nature de celle ci, de nouveaux leviers de création de valeur pour l'entreprise.

La formation IS, e?quilibre?e entre informatique, statistique et gestion, forme des inge?nieurs capables de re?pondre a? ces nouveaux besoins.

Programme de la formation

RNCP36253BC01

Spécifier, concevoir et développer des logiciels

RNCP36253BC02

Organiser et gérer des projets informatiques en équipe

RNCP36253BC03

Concevoir, gérer et interroger des bases de données, notamment dans un contexte de données massives

RNCP36253BC04

Décrire, caractériser et analyser des données par des méthodes statistiques, dans un environnement complexe

RNCP36253BC05

Explorer les données afin d'extraire des informations dans un but de prédiction et d'aide à la décision

Validation et sanction

Ingénieur diplômé de l'école polytechnique universitaire de l'université de Lille spécialité informatique et mathématiques appliquées

Type de formation

Certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique