M2 Data management in large-scale distributed systems

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  • Places available
    40
  • Language(s) of instruction
    French, English
Présentation
Objectives

The DataScale programme focuses on the study of and proficiency in new data management and knowledge extraction architectures, from the very large data servers (data centres) to our countless connected objects (edge computing). It aims to provide students with a precise understanding of the technological and scientific challenges involved in the design of these new architectures and the development of Big Data applications using them. The complexity, heterogeneity, and distribution of data and processing must be taken into account as much as the reliability, security, and performance of the underlying data managers (RDBMS or NoSQL).

 

The skills acquired at the end of the programme follow three axes:

1) big data architectures, cloud and IoT, security and performance;

2) data integration and quality, data mining and knowledge extraction;

3) development and deployment of data-driven services and applications.

Students receive a common core curriculum along these three axes. This common core is supplemented by optional courses covering various topics such as data mining, data confidentiality, the semantic web, cloud computing, ambient data management, the Internet of Things or application development frameworks, opening up research perspectives associated with these different topics.

Location
EVRY
VERSAILLES
Course Prerequisites

Le parcours DataScale est proposé en formation initiale uniquement. Les pré-requis correspondent à un niveau équivalent à celui d'un master 1 en informatique français avec de solides notions en bases de données. Les profils typiques d'étudiants intégrant la formation DataScale sont : étudiants ayant obtenu un master 1 informatique en France, étudiants d'écoles d'ingénieurs partenaires effectuant leur dernière année en double cursus, étudiants ayant déjà obtenu un diplôme d'ingénieur ou de master informatique à l'étranger.

Skills
  • Déployer, utiliser et administrer une infrastructure de gestion de données à large échelle.

  • Extraire, analyser et exploiter l’information et la connaissance stockées dans une infrastructure de gestion de données à large échelle.

  • Développer et déployer des applications de gestion de données orientés services.

  • Produire et présenter un état de l’art et conduire une démarche scientifique.

Post-graduate profile

A l'issue de leur formation, les étudiants devront maîtriser 3 grandes compétences en relation directe avec les trois piliers de la formation, à savoir :
-Déployer, utiliser et administrer une infrastructure de gestion de données à large échelle
-Extraire, analyser et exploiter l’information et la connaissance stockées dans une infrastructure de gestion de données à large échelle
-Développer et déployer des applications de gestion de données orientés services
Ils devront en outre être en capacité de produire et présenter un état de l’art et de conduire une démarche scientifique sur un sujet donné.

Ces compétences sont acquises au travers d'UEs de tronc commun et d'options leur apportant un savoir académique ciblé, de projets complétant la formation par un savoir empirique, de séminaires ouvrant les étudiants sur des sujets et pratiques issus du monde de la recherche, de l'industrie et des services et enfin d'un stage de longue durée confrontant les savoirs acquis à la réalité terrain.

Career prospects

La formation conduit les étudiants vers des carrières de cadres et cadres supérieurs en informatique dans l'industrie et les services ou de carrières tournées vers la recherche et la R&D en gestion de données dans les universités, les organismes de recherche privés et publics, les grandes entreprises et les start-up. Les étudiants peuvent poursuivre leurs études après l'obtention du master et s'inscrire en doctorat.

Les étudiants seront particulièrement armés pour accomplir des missions telles que : administration de bases de données (DBA), administration de la sécurité des systèmes d'information (DSA), analyse de données (data scientists), urbanisation de systèmes d'information, conception et déploiement d'appliun savoir empirique et cations distribuées, etc.

Collaboration(s)
Laboratories

Inria Saclay-Île-de-France.

Données et Algorythmes pour une Ville Intelligente et Durable
Services répartis, Architectures, MOdélisation, Validation, Administration des Réseaux.

Programme

Le semestre 1 est composé d'un Tronc Commun (6 UE) et d'Options (6 UE au choix).

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Qualité des données 2.5 21
Modèles et éco-systèmes Post-Relationnels 2.5 15 6
Machine Learning 2.5 21
Intégration de données 2.5 21
Architectures orientées Services 2.5 15 12
Architectures des gestionnaires de données 2.5 18 3
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Web sémantique 2.5 21
Sûreté, Sécurité Informatique et Fiabilité 2.5 21
Sécurité des données corporate et personnelles 2.5 21
Modélisation de processus métiers 2.5 15 6
Gestion et analyse de données spatio-temporelles 2.5 21
Gestion de données et de services dans le cloud 2.5 15 6
Gestion de données ambiantes et internet des objets 2.5 21
Frameworks pour le développement d'applications Web avancées 2.5 15 6
Fouille de données et analyse prédictive 2.5 12 12

Le second semestre est composé principalement d'un stage de 5 mois ainsi que d'un groupe d'UE professionnalisantes composé d'une UE d'anglais, une UE de connaissance de l'entreprise, une UE de séminaires industriels/recherche et d'un projet annuel.

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Séminaires Industriels et Recherche 1 20
Projet Programmation 1.5 1.5
Projet Conception 1.5 1.5
Connaissance du monde du travail 2 21
Anglais 3 27
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Stage 21 2
Modalités de candidatures
Application period
From 03/02/2020 to 17/07/2020
Compulsory supporting documents
  • Curriculum Vitae.

  • Motivation letter.

  • All transcripts of the years / semesters validated since the high school diploma at the date of application.

Additional supporting documents
  • VAP file (obligatory for all persons requesting a valuation of the assets to enter the diploma).

  • Certificate of French (compulsory for non-French speakers).

Contact(s)
Course manager(s)
Philippe PUCHERAL - philippe.pucheral@uvsq.fr
Zoubida Kedad-Cointot - zoubida.kedad@uvsq.fr