M1 Informatique pour la Science des Données - par alternance

Thème 1 : Gestion des données

- UE Data lake - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Descriptif : savoir concevoir un datalake et une architecture orientée Big data

Plan : Identifier les différents types de données avec les outils qui permettent de les ingérés, stockage brute et stockage distribué, Nosql, lakehouse et data mesh

Projet : Non

Prérequis : Python ou Scala

Période(s) : Mars - Avril - Mai - Juin.

Lieu(x) : ORSAY

- UE Data warehouse I - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Ce module couvre les technologies des BD relationnelles permettant de transformer des données issues de sources diverses en informations utiles à la prise de décision. Nous aborderons en particulier:
- modélisation:
au niveau conceptuel (modèles multidimensionnels) et niveau logique (schémas en étoiles...)
- le langage SQL et les optimisations de bases de données pour les requêtes OLAP:
indexes, partitionnement et vues
- l'architecture des entrepôts
- les processus ETL (rapidement)
- les grands principes des bases de données 'in memory'

Pré-requis (couvert par le programme de Licence) :
- programmation en Java
- BD relationnelles : schéma et notions associées (clé primaires, clé
étrangères, contraintes, …), requêtes en SQL et mises à jour.

Période(s) : Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

Lieu(x) : ORSAY

Descriptif : Comprendre les principaux enjeux du Data Warehouse – Pouvoir conceptualiser un Data Warehouse. Utiliser un ETL.

Plan : Présentation de l’histoire des entrepôts de données jusqu’aux Data Lake actuels. Gouvernances des données : améliorer la qualité, la sécurité et la traçabilité des données. Petit TP de Data Viz et de reporting simple pour comprendre la finalité. Plusieurs TP d’ETL. TP de qualité de données. Discussions et retour d’expérience sur les projets décisionnelles. Facteur de succès d’un projet décisionnel. Présentation de différentes méthodologies de création de Data Warehouse.

Projet : oui

- UE Réseaux - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Pour fonctionner correctement, les réseaux nécessitent un grand nombre d'équipements et de processus, rendant leur architecture souvent complexe. Pour réduire cette complexité, les différentes fonctions ont été décomposées en couches protocolaires. Après avoir posé les fondements des télécommunications et rappelé les bases de la transmission de l’information, cette unité d'enseignement détaille les deux premiers niveaux des réseaux, à savoir « physique » (bande passante, débit binaire, codage, …) et « liaison » (codes détecteurs, codes correcteurs, techniques d'accès, …). Les principaux protocoles correspondants sont également présentés. Une série de travaux dirigés et de travaux pratiques permet d’assimiler et d’appliquer les différents concepts étudiés.

Période(s) : Septembre.

Lieu(x) : ORSAY

- UE Réseaux sans fil - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Ce cours a pour objectif de présenter plusieurs notions avancées des réseaux informatiques et de télécommunications. Un premier volet sera consacré à introduire les fondements et concepts de base des réseaux cellulaires, mobiles et sans fil : concept cellulaire, techniques d’accès au support radio (FDMA, TDMA, CDMA, CSMA-CA), en détaillant le fonctionnement de quelques systèmes représentatifs tels que la 2G, la 3G ou encore le Wi-Fi.  Un second volet sera dédié à l’étude de plusieurs notions essentielles des nouvelles générations de réseaux telles que la qualité de service (QoS), la mobilité (MIP) ou encore la signalisation dans IP (SIP, VoIP).

Période(s) : Janvier - Février - Mars - Avril.

Lieu(x) : ORSAY

- UE Sécurité - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Ce cours vise à faire un tour d'horizon le plus large possible des vulnérabilités potentielles des différents éléments des systèmes traitant l'information et de décrire les ripostes possibles, au travers de mots clé comme respect de la vie privée et anonymat, disponibilité,  authentification et imputabilité des accès, secret et partage de secret: Identification et authentification (mots de passe, techniques biométriques), contrôle d'accès (accès hiérarchique, listes d'accès, capacités, systèmes "take and grant »), attaques par déni de service, virus, vers - techniques des antivirus - systèmes de détection d'intrusions, problèmes de sécurité des réseaux et exemples d'attaques connues, généralités sur le codage et la cryptographie. Principes de sécurité (sécurité IPv4/IPv6,  pare-feux, cloisonnement, VPN).

Période(s) : Février - Mars - Avril - Mai.

Lieu(x) : ORSAY

Thème 2 – Algorithmique et ingénierie du logiciel

- UE Modélisation - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Dans ce cours, sont abordés les langages de modélisation tels que SDL, BPMN. Il s’agit de sensibiliser les étudiants à la nécessité de réfléchir à un problème posé avant de le programmer. Ces langages permettent de décrire des systèmes, des processus métier. BPMN permet de modéliser des processus non informatiques. Des choix devront être faits pour se concentrer sur l’analyse de ces systèmes. Ces choix porteront sur le niveau d’abstraction, les choix des interactions, des algorithmes. Les détails liés à l’implémentation seront laissés de côté pour la phase de conception.

Période(s) : Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

Lieu(x) : ORSAY

- UE langages dynamiques - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Dans ce cours, l’accent sera mis sur les langages dits dynamiques, c’est à dire des langages qui exécutent des actions au moment de l’exécution alors que d’autres langages les exécutent à la compilation. Des langages tels que Javascript, Python, PHP, Ruby seront étudiés. Des travaux pratiques permettront de mettre en œuvre les concepts liés à ces langages qui seront vus pendant le cours.

Période(s) : Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

Lieu(x) : ORSAY

- UE Algorithmique avancée - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

L’objectif de ce cours est de fournir des outils et techniques algorithmiques de pointe aux apprentis. Etude de l’algorithmique sur les graphes (plus court chemin, tri topologique, …), les techniques de mémorisation, de programmation dynamique et de backtraching. Présentation de la notion de flots et des algorithmes de calcul de flot maximal. Enfin, les thèmes des algorithmes online et approchés seront abordés.

Période(s) : Janvier - Février - Mars - Avril.

Lieu(x) : ORSAY

Acquérir les bases et les concepts avancés de la programmation en Python

Plan :

            - Les bases de Python (types de base, variables, comparaisons, boucles, conteneurs, fonctions, exceptions, etc.)

            - Entrées-sorties, modules (sys, math, random, datetime, re, etc.)

            - Programmation fonctionnelle (lambdas, itérateurs, décorateurs)

            - Programmation orientée objets (classe, héritage)

            - Calcul matriciel (pandas), tracé de courbes (matplotlib)

            - Interfaces graphiques (tkinter, pyqt5)

Projet :  Le cours inclut un mini-projet à développer en binôme.

Prérequis : Notions d’algorithmique, de programmation fonctionnelle et maîtrise d’un langage de programmation impératif

- UE Traitement distribuée des données - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Ce cours présente des concepts avancés de traitement distribué des données, selon trois grands axes :
- traitement de donnée distribuées sur une même machine (multi-thread/multi-processus). Ce schéma est utilisée pour les tâches de traitement hautement parallélisable afin d'utiliser au mieux les ressources d'une machine. Le cours rappelle des principes généraux de programmation parallèle (threads, verrous) ainsi que des concepts bas-niveau pour accélérer le traitement de données (pagination fichier/mémoire).
- traitement client/serveur : utilisé dans le cadre classique d'une base de données unique répondant à des requêtes de plusieurs clients. Le cours présente le concept fondamental de transaction dans les BDs
relationnelles ainsi que les différents algorithmes de verrouillages et les structures de données associées.
- traitement distribué « big data » : utilisé dans le cas où les données sont tellement volumineuses qu'elles doivent résider sur un cluster de machine. Le cours donne une introduction au paradigme « map/reduce » ainsi qu'une initiation aux frameworks Hadoop et Spark.

Période(s) : Novembre - Décembre - Janvier - Février.

Lieu(x) : ORSAY

Thème 3 – Traitement de l’information

- UE Probabilités, statistiques - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Ce module est une introduction au langage des probabilités et à leurs applications aux statistiques. Le cours commencera par un rappel sur les probabilités et s'étendra sur des notions essentielles (loi des grands nombres, convergence, ...). Des applications seront vues en TP sur la compréhension des statistiques, l'utilisation des  estimateurs et l'analyse de données.

Période(s) : Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

Lieu(x) : ORSAY

- UE Introduction à l’apprentissage - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Ce module a pour objectif de familiariser les étudiants avec des approches basiques de machine learning. Le cours commencera en présentant les modèles traditionnels d'apprentissage supervisé et non-supervisé (tel que l'algorithme des k-moyennes, la décomposition en valeurs principales, le percetron, ...) pour entrevoir par la suite des modèles plus complexes. Le cours presentera les aspects théoriques du machine learning, et une grand part de travaux pratiques sera mis à disposition pour appliquer les techniques vues en cours à divers problèmes (classification, partitionnement, filtrage collaboratif, ...).

Période(s) : Octobre - Novembre - Décembre.

Lieu(x) : ORSAY

- UE Modèles mathématiques - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

L’objectif de ce cours est de fournir un tour d’horizon des modèles mathématiques possibles. Ecriture sous formes mathématiques de problèmes réels prenant en compte le temps (modèles avec équations différentielles), des données certaines (programmes mathématiques linéaires et non linéaires en variables mixtes), des données incertaines (programmation robuste et stochastique), plusieurs décideurs (modèles à choix discrets).

Période(s) : Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

Lieu(x) : ORSAY

- Projet Etude de cas - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Ce module vient en complément des modules "Introduction à l'apprentissage" et du module "probabilistés/Statistiques". Il vise à donner une étude de cas en lien avec ces deux modules.

Période(s) : Février - Mars - Avril - Mai - Juin.

Lieu(x) : ORSAY

Thème 4 – Vie de l’entreprise

- Anglais - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

Le cours a pour but d’amener les apprentis à améliorer leurs compétences que ce soit à l’écrit et à l’oral. Les contenus abordés portent sur le monde du travail en général et le vocabulaire spécifique au domaine des systèmes d’information. Une préparation au TOEIC est également prévue.

Période(s) : Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

Lieu(x) : ORSAY

- Communication - 3 ECTS

Cours/TD : 25h

L’objectif de ce cours est de donner d’une part les bases de la recherche scientifique : processus et méthodologie de la recherche scientifique, méthode de recherche bibliographique et sources bibliographiques scientifiques, principes de standardisation, étude et analyse de documents scientifiques et technologiques et d’autre part de présenter les principes de la communication et de l’information auprès des différents participants concernés par les projets menés.

Période(s) : Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

Lieu(x) : ORSAY

- Rapport d’activité - 6 ECTS

Tutorat par un enseignant

Ce module vise à écrire un rapport sur les missions effectuées en entreprise. Une soutenance est prévue pour présenter des missions.

Période(s) : Janvier - Février - Mars - Avril - Mai - Juin - Juillet.

Lieu(x) : ORSAY