Présentation M2
La science des données a des applications clé dans les domaines individuels (recherche d’information, éducation, culture, réseaux sociaux), scientifiques (e-Science), sociaux (santé, éducation, e-gouvernement), et économiques (production industrielle, publicité, commerce). Le succès et la pertinence de ces applications reposent sur le développement de méthodes novatrices capables d’exploiter et de sécuriser des données massives, hétérogènes et distribuées (BigData). Le parcours DataScale apportera aux étudiants une compréhension fine des défis liés d’une part, à la conception de nouveaux systèmes ciblant l’organisation et l’exploitation de grandes masses d’informations largement distribuées (des serveurs des géants du Web aux composants de l’Internet des Objets), et d’autre part au développement de nouvelles applications dans ce contexte globalisé.
Les étudiants DataScale recevront une formation commune fondamentale sur les architectures des nouveaux systèmes d'information (grands serveurs de bases de données, systèmes key-value stores fortement distribués, jusqu'à la gestion de données embarquées dans des objets intelligents), sur le développement et le déploiement d'applications et de services sur ces architectures et sur les processus d'intégration de données et de gestion de leur qualité.
Ils pourront ensuite se spécialiser sur des thématiques leur ouvrant grand les portes de carrières dans l'industrie et les services (administrateurs de bases de données, concepteurs d'applications avancées, analystes de données, experts en sécurité) ou de carrières tournées vers la recherche (gestion de données ambiantes, mobilité et données spatio-temporelles, confidentialité des données et vie privée, agrégation contextuelle et personnalisée d'information ...).
Le parcours DataScale fait une place de choix à l'apprentissage pratique par la réalisation de projets de conception et de développement ambitieux. Ces projets se font en équipes, parfois pluri-disciplinaires, et sont réalisés sur des équipements spécifiques proposés par les différents partenaires (ex: plate-forme de simulation d'une maison intelligente dans les locaux de Télécom SudParis, plate-forme hardware sécurisée disponible au travers du FabLab de l'UVSQ et à l'ENSIIE, moteur de SGBD ouvert mis à disposition à Télécom ParisTech, plate-forme de développement Web à l'UVSQ). Les outils déployés dans le cadre du FabLab de l'UVSQ seront mis en accès libre pour permettre aux étudiants de développer des projets personnels, hors formation.
Actualités
Réunion de rentrée
- Lundi 16 septembre : 9h40, bâtiment Descartes, salle D101
- Début des cours le lundi 16/09 après-midi
Planning annuel
Emploi du temps 'UE optionnelles' indicatif (mis à jour sur CELCAT)
Emploi du temps 'Tronc commun' indicatif (mis à jour sur CELCAT)
Vérifier régulièrement les mises à jour sur CELCAT (https://edt.uvsq.fr/, Type = Groupes, Ressource(s) = Datascale)
Support de la réunion de rentrée 2019
Modalités de contrôle des connaissances associées aux unités d'enseignement des S1 et S2
Modalités de contrôle des connaissances 2019-2020
Accédez au détail des répartitions horaires Cours/TP/TD
Enseignements
- S3 - Semestre 3
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Tronc commun
Matières Ects Cours TD TP Architecture des gestionnaires de données 2.5 15h 6h - Modèles de données Post-Relationnels et NoSQL 2.5 15h 6h - Intégration de données 2.5 15h 6h - Qualité des données 2.5 15h 6h - Architectures orientées Services 2.5 15h 6h - Développement orienté objets et serveurs d'applications 2.5 9h 12h - Projet Conception 1 - - - Projet Programmation 1.5 - - - Séminaires Industriels et Recherche - - - - -
5 UE au choix
Matières Ects Cours TD TP Gestion et analyse de données spatio- temporelles 2.5 21h - - Agrégation de données et web sémantique 2.5 21h - - Confidentialité des données et vie privée 2.5 21h - - Gestion de données ambiantes et internet des objets 2.5 21h - - Gestion de données et de services dans le cloud 2.5 21h - - Fouille de données et analyse prédictive 2.5 9h 12h - SI d'aide à la décision : architectures et modélisations 2.5 21h - - Langages et outils pour données semi-structurées 2.5 15h 6h - Framework pour le développement d’applications avancées 2.5 9h 12h - Sûreté, Sécurité Informatique et Fiabilité 2.5 21h - - Modélisation de processus métiers 2.5 21h - -
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Tronc commun
- S4 - Semestre 4
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Matières Ects Cours TD TP Anglais 3 - 21h - Connaissance du monde du travail 2 - 21h - Stage 25 - - -
Lieux d’enseignement
- Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (majoritairement)
- Télécom ParisTech
- ENSIIE, Télécom SudParis
Objectifs pédagogiques
Le parcours DataScale se focalise sur l’étude et la maîtrise des nouvelles architectures de gestion de données, dans un monde du tout numérique. Web, Cloud et Internet des objets sont les déclencheurs majeurs de la globalisation de l’information, de la croissance exponentielle des volumes d’information et de l’explosion des usages (positifs ou menaçants) des bases de données et des systèmes d’informations. Le parcours DataScale prend en compte tout autant la complexité, l’hétérogénéité, la distribution et la mobilité des données et des traitements que la fiabilité, la qualité, la sécurité et les performances des bases de données et des systèmes d’information. Les enjeux scientifiques et techniques liés à l’exploitation de telles masses de données se trouvent directement corrélés à des enjeux sociétaux, économiques et culturels.
Débouchés
Les étudiants de cette thématique se verront ouvrir les portes de 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. Dans ce contexte, le parcours DataScale présente :
- Industrie et services : administrateurs de bases de données, concepteurs d’applications avancées, experts en sécurité des données, architectes de systèmes d’information, etc.
- Recherche et R&D : gestion de données issues de l’Internet des objets, masses de données des géants du Web, mobilité et données spatio-temporelles, confidentialité des données et vie privée, agrégation contextuelle et personnalisée d’information, etc.
Recherche
Plus de 20 laboratoires et unités de recherche sont associés au Master en Informatique de l'Université Paris-Saclay, offrant un environnement idéal pour les étudiants intéressés par une poursuite en thèse. Ces équipes travaillent à concrétiser les promesses de la révolution numérique et développent les outils qui aboutiront aux technologies de demain.
Partenaires socio-économiques
Créé au sein de l’Université Paris Saclay, le Master Informatique bénéficie d’une situation exceptionnelle au sein d’un écosystème regroupant un grand nombre d’acteurs économiques des STIC. Les étudiants du Master bénéficieront de la proximité de l’Université avec les pôles de compétitivité Systematic et Cap Digital, les structures d’innovation (IRT SystemX, Incuballiance) et autres partenaires du monde socio-économique. Les étudiants auront l’occasion de croiser ces acteurs lors des événements organisés sur les différents sites du campus par les structures d’enseignement et de recherche liées à la formation (Forum STIC, journées industrielles...).
Contrôle des connaissances
Les Unités d'enseignement (UE) et leurs ECTS
Au cours de leur cursus, les étudiants suivent :
- 6 UE de Tronc Commun (TC) de 2.5 ECTS chaque
- 2 UE de projets (PROJ) 1 + 1.5 ECTS
- 5 UE de Spécialisation (SPEC) de 2.5 ECTS chaque
- 1 UE Séminaires industriels et recherche (SIR) de 1 ECTS
- 1 UE Anglais de 3 ECTS
- 1 UE ECTI de 2 ECTS
- 1 UE Stage de 24 ECTS
Les UE Spé sont à choisir parmi les 10 UE SPEC DataScale et dont 1 peut être choisie dans un autre parcours du master informatique UPSaclay
Pour valider le diplôme, il faut respecter l'ensemble des critères suivants :
- la moyenne des 6 UE TC doit être supérieure ou égale à 10/20,
- la moyenne des 2 UE PROJ et des 5 UE SPEC doit être supérieure ou égale à 10/20,
- la note de Stage doit être supérieure ou égale à 10/20,
- la note finale du M2 est la moyenne de l'ensemble des UE pondérées par leurs ECTS et cette moyenne doit être supérieure ou égale à 10/20.
- ATTENTION : un seuil de compensation (note éliminatoire) fixée à 07/20 s'applique à toutes les UE.
- Pas de compensation entre les différents blocs
- Pas de session de rattrapage pour les UE Stage, PROJ et SIR
Le parcours DataScale intègre une UE d'Anglais obligatoire permettant aux étudiants de perfectionner leur niveau et les incitant à réaliser leur stage de fin d'étude à l'étranger. L'équipe pédagogique de DataScale bénéficient de nombreux contacts internationaux et apporte son aide à la recherche de stages à l'étranger. Les cours sont délivrés en français mais les supports de cours sont majoritairement en anglais afin de faciliter le suivi d'étudiants étrangers ne parlant pas parfaitement Français (le niveau CECRL-B2 étant toutefois requis pour une inscription en DataScale). Less présentations orales et rapports écrits à fournir dans le cadre de la formation ainsi que les examens pourront se faire indifféremment en français ou en anglais. Enfin, des séminaires optionnels de personnalités du monde académique ou industriel seront organisés, pour une bonne part d'entre elles en anglais.
Les modalités d'examen de la candidature sont les suivantes : Examen de dossier à déposer sur le site web de l'UPSaclay
Pièces justificatives obligatoires
Pièces justificatives facultatives
Il est rappelé aux personnes en situation d'emploi qui souhaitent demander une valorisation des Acquis Professionnels et Personnels qu'elles doivent déposer un dossier accessible à l'adresse suivante : https://www.universite-paris-saclay.fr/fr/etre-candidat-a-nos-formations
INFRES (TELECOM ParisTech)