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Certificat de spécialisation Analyste de données massives

Code diplôme/certificat: CS5900A-PDL

27 crédits

Niveau d'entrée

  • Sans niveau spécifique

Niveau de sortie

  • Sans niveau spécifique

Responsable(s)

Ndeye NIANG KEITA

-

Public, conditions d’accès et prérequis

Informaticiens, mathématiciens, ou statisticiens ayant un niveau ingénieur ou master et exerçant en entreprise.
Formation supérieure en mathématique (algèbre linéaire, analyse). Connaissances  en bases de données, en programmation, en statistique et analyse des données.

Pour obtenir le certificat, il faut valider l'ensemble des unités d'enseignement le composant et l'UA. Il n'y a pas une inscription spécifique au certificat. Pour s'inscrire aux UE consulter les sites associés.
L'inscription à l'UA de projet est uniquement possible pour les élèves ayant validé toutes les UE ou qui ont validé NFE204 et STA211 et sont en cours de validation de RCP216.
Attention à l’ordre des inscriptions aux UE : Il n’est pas possible de s’inscrire à l’UE RCP216 avant d’avoir suivi les UE NFE204 et STA211.
Les inscriptions ont lieu en septembre pour le semestre 1 et en février pour le semestre 2.

Objectifs

Ce certificat offre la possibilité à des informaticiens, mathématiciens, statisticiens de suivre une formation professionnelle pluridisciplinaire pour acquérir les compétences propres à l'exercice du métier émergent de data scientist également appelé "analyste big data".
Alliant des compétences en mathématiques, statistique, informatique, visualisation de données ; il est capable de stocker, rechercher, capter, partager, interroger et donner du sens à d'énormes volumes de données structurées et non structurées, produites en temps réel et provenant de sources diverses.

Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Certificat de spécialisation Analyste de données massives

Code(s) NSF : -

Code(s) ROME : -

Organisation

Organisation et durée

L’année est organisée en 2 semestres  : semestre 1 (S1) d’octobre à février/mars et semestre 2 (S2) de février/mars à juin.

• Parcours complet
Le cursus est proposé selon une programmation permettant d’optimiser la durée de la formation, compatible avec une activité professionnelle.

• Unités d’enseignement « à la carte »
Vous avez toute liberté pour effectuer votre choix parmi l’ensemble des unités d’enseignement (UE) qui vous sont proposées.

Cours à distance via Internet :
autoformation avec accompagnement par un enseignant(e) (en individuel ou collectif). Utilisation de supports numériques (documents pdf, documents sonorisés, vidéos interactives, quiz d’autoévaluation...) et échanges en classes virtuelles par visioconférence (en direct ou en différé), messagerie, forums, chat...

Modalités d'évaluation

Le certificat de spécialisation s'acquiert en obtenant une note supérieure ou égale à 10 à toutes les UE proposées ainsi qu'au projet professionnel (UA).

Méthodes mobilisées

Pédagogie qui combine apports académiques, études de cas basées sur des pratiques professionnelles et expérience des élèves.
Équipe pédagogique constituée pour partie de professionnels. Un espace numérique de formation (ENF) est utilisé tout au long du cursus.

Modalités d’évaluation :
Chaque unité (UE/US, UA) fait l’objet d’une évaluation organisée en accord avec l’Établissement public (certificateur) dans le  cadre d’un règlement national des examens.

Les certificats de spécialisation sont délivrés aux candidats ayant validé toutes les unités qui composent le certificat avec une note supérieure ou égale à 10/20.

Accessibilité public handicapé :
Nos formations sont accessibles aux publics en situation de handicap. Un référent Cnam est dédié à l’accompagnement de toute personne en situation de handicap.

Modalités et délais d’accès

Les inscriptions se déroulent dès le mois de mai pour les formations qui débutent en octobre (semestre 1) et dès novembre pour les formations qui débutent en février (semestre 2).

Description

Cliquez sur l'intitulé d'un enseignement ou sur Centre(s) d'enseignement pour en savoir plus.

Compétences

Alliant des compétences en mathématiques, statistique, informatique, visualisation de données, le data scientist / analyste big data est capable de stocker, rechercher, capter, partager, interroger et donner du sens à d’énormes volumes de données structurées et non structurées, produites en temps réel et provenant de sources diverses.

Débouchés

Ce certificat offre la possibilité à des informaticiens, mathématiciens ou statisticiens de suivre une formation professionnelle pluridisciplinaire pour acquérir les compétences propres à l’exercice du métier émergent de data scientist également appelé «analyste big data».

Suites de parcours

Pas de poursuite d’études au Cnam.

Voir aussi

Les UE, les diplomes et les stages dans les domaines :

Contact

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Centre(s) d'enseignement proposant cette formation