Les Formations Orientées Big Data

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Ils sont déjà passés au Big Data

[New @ ENSAI] MSc in Statistics for Smart Data – MSc in English: Become a skilled Data Scientist – Ker Lann Campus (Rennes)

 alt=The demand for skills in the field of high-dimensional data processing, is increasing dramatically worldwide, yet serious academic programs for this domain are still quite rare.

ENSAI’s program goes beyond Big Data; it has shifted its emphasis to Smart Data, thus meeting the vital challenge of smart sensing and smart processing of the plethora of data available.

Data Scientists educated at ENSAI possess the essential skills for Big Data projects  
Arnaud Laroche, Associate – ERNST & YOUNG ADVISORY

 

Admissions: Date & Deadline – 1st wave: until February 28, 2017
2nd wave: from March 1, 2017 to April 23, 20
More information/Application form


"<br Pour qui ?

Le certificat est ouvert à tous les étudiants en cours de formation et/ou travaillant déjà en entreprise de niveau M2 en maths appliquées, informatique, statistique….
Les étudiants devront justifier d’une certaine aisance dans les langages de programmation scientifique (R, Python, Matlab ou autres)

Début des cours : lundi 26 septembre 2016

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EM Paris Dauphine

 

L’Université Paris-Dauphine, la référence en matière d’enseignement en mathématique appliquée ouvre un Exécutive Master en Statistique et Big Data afin de répondre au métier de Data Scientist.
Professionnels en activité, cette formation diplômante vous permettra d’acquérir une formation solide en mathématiques appliquées et les compétences recherchées par les entreprises : modéliser, analyser et traiter les données.

Consultez le programme
Téléchargez votre dossier de candidature

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Data Scientist Now : A ne pas manquer ! Présentation du Certificat Big Data de l’UPMC

"<br Pour qui ?

Le certificat est ouvert à tous les étudiants en cours de formation et/ou travaillant déjà en entreprise de niveau M2 en maths appliquées, informatique, statistique….
Les étudiants devront justifier d’une certaine aisance dans les langages de programmation scientifique (R, Python, Matlab ou autres)

Début des cours : lundi 26 septembre 2016

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L’UPMC s’est vu décerner le label GPU Education Center par NVIDIA, leader mondial de l’informatique visuelle.

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BigDataFr recommends: A Map of Data Science Degree Programs Around the The World


Master 2 Mathématiques et applications, Parcours Data Sciences
ENSAE ParisTech, ENSTA-ParisTech, École Polytechnique, Télécom ParisTech –  Université Paris Sud
Responsable : Eric Moulines (École Polytechnique, Centre Mathématiques Appliquées)

Patrick Duvaut, Directeur de la Recherche à Télécom ParisTech

Ce Master vise à former des experts dans la science des données, capables non seulement de concevoir des nouveaux algorithmes d’analyse et de prédiction qui supportent le passage à l’échelle, mais aussi susceptibles de répondre aux besoins opérationnels des entreprises liés au Big Data.

Pré-requis

Des compétences, en probabilité, en statistique et en informatique sont recommandées

Débouchés

Il existe actuellement un large déficit d’ingénieurs de très « haut-niveau » en data

En savoir plus sur le Master 2 Mathématiques et Applications, parcours Data Sciences


 

#DataScientist: Master M2MO, spécialisation en Data Science

Université Paris Diderot, Université Paris I Panthéon – Sorbonne, diplôme co-habilité par L’ENSAE et Telecom Paris
Professeurs : Laure Elie – Huyen Pham – Peter Tankov – Annie Millet.

Le Master 2ème année de Modélisation aléatoire (master m2mo ex DEA Laure Elie) propose une formation d’excellence en probabilités et statistiques avec une spécialisation en Data Science

En temps que Master Recherche, le M2MO assure une initiation à la recherche fondamentale en vue d’une thèse sur l’un des thèmes suivants: apprentissage statistique, data mining, problématiques de Big Data: méthodes de compression de données et de réduction de la dimension, optimisation de la prédiction.

Les cours data science développent les thèmes d’apprentissage statistique, traitement des données et de l’information, la sélection de modèles, la théorie du signal et de l’information, les modèles à régimes cachés, la statistique des diffusions, les techniques neuronales, les applications de la statistique des processus, et les méthodes post-génomiques

Modalités d’inscription :

La demande d’un dossier de pré-inscription s’effectue du 15 février au 31 mars 2016 sur  https://ecandidat.app.univ-paris-diderot.fr

Date limite de dépôt des dossiers
avant le 4 avril 2016

Retrouvez le parcours de Nicolas Cosson, promotion 2014, aujourd’hui Data Scientist chez Adotmob.

Plus d’informations sur l’inscription au Master M2MO – Spécialisation Data Science


efrei Paris Sud (Ecole d’ingénieur généraliste Informatique et technologies du numérique)

Cycle Master / Ingénieur

Le cycle Ingénieur (cycle Master) permet d’affiner son projet professionnel et de construire une véritable formation métier dans les très nombreux secteurs couverts par les TIC : numérique, Internet, finance, transport, santé, développement durable…
Spécialité : Big data, sécurité, multimédia et applications 3D, innovation pour la santé.
Métiers : Architecte SI, Consultant, Ingénieur d’affaires, Manageur innovation, Entrepreneur, Ingénieur financier, International project man
Secteurs : Finance et banque assurance, Santé, Télécoms et Internet, Logistique et distribution, Energie, Transports, Nouveaux médias et jeux vidéo, Sustainable development

Plus d’informations sur le cycle Master/Ingénieur (spécialité Big data)
Source : www.efrei.fr/


[ITC Journal] Nouveau ! Création d’une filière d’études en Big Data à Berne
L’entreprise Trivadis et la Berner Fachhochschule ont créé le premier Certificate of Advanded Studies consacré au big data en Suisse. Début des cours au printemps 2015.
Plus d’informations sur cette nouvelle formation


Harvard Extension School – CSCI E-63 Big Data Analytics
The recent explosion of social media and the computerization of every aspect of economic activity resulted in the creation of big data: mountains of mostly unstructured data in the form of web logs, videos, speech recordings, photographs, e-mails, and Tweets. In a parallel development, computers kept getting ever more powerful and storage ever cheaper. Today, we have the ability to reliably and cheaply store huge volumes of data, efficiently analyze them, and extract business and socially relevant information. This course brings together several key information technologies used in manipulating, storing, and analyzing big data.
[..] Students gain the ability to design highly scalable systems that can accept, store, and analyze large volumes of unstructured data in batch mode and/or real time.
More information
Source: extension.harvard.edu

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