Résoudre des problèmes complexes en mobilisant les concepts fondamentaux et avancés de l’informatique

MR116B53
Modéliser les données et les besoins d’aide à la décision

Description

- Analyser et modéliser du point de vue informatique un problème dans toute son étendue et dans des champs d’applications variés en lien avec les usagers
- Évaluer et maîtriser la complexité du développement d’un logiciel en relation avec un domaine d’application.
- Mettre en relation une catégorie de problèmes avec les algorithmes de résolution adaptés et en évaluer la pertinence : limites d’utilisation et efficacité.
- Proposer une architecture matérielle et logicielle permettant d’intégrer les données du problème et de le résoudre.
- Maîtriser plusieurs paradigmes de modélisation et de programmation et être capable de s’adapter à de nouveaux langages.
- Identifier un problème pouvant être parallélisé ou réparti, choisir et mettre en œuvre le modèle de calcul adapté pour le résoudre.
- Maîtriser les grands enjeux de la sécurité des systèmes informatiques et de la protection des données.
- Analyser un système du point de vue de la sécurité

Modéliser des données multidimensionnelles (schéma en étoile, indicateurs) afin d’éclairer les décisions, par exemple sur les ventes.
Contrôler la qualité et la gouvernance des données (traçabilité, droits d’accès) afin de fiabiliser les analyses.

Public

Avoir un niveau équivalent à une licence en informatique ou mathématique.

Nombre d’ECTS
12
Domaine
Informatique Télécoms Médias numériques Cybersécurité
Code répertoire
RNCP39278BC05
Date de début de validité

Unités d'Enseignement requises

STA201 : Analyse multivariée approfondie ( 9 ECTS)

Nombre d'heures : 90.00

Approfondir les méthodes statistiques d'analyse exploratoire, de régression et de classification

NFE215 : Qualité et gouvernance des données ( 3 ECTS)

Nombre d'heures : 30.00

La qualité des données ne signifie pas nécessairement que les données sont exemptes d'erreurs. Les données incorrectes ne sont qu'une partie de l'équation de la qualité des données.