Avec les systèmes d'étude à distance les mieux développés, ce mastère spécialisé vous permettra d'apprendre de façon contextuelle, en apprenant correctement la partie pratique dont vous avez besoin"

Dans un monde aussi changeant que le présent, la prolifération des nouvelles technologies est une constante. Aujourd'hui, nous sommes habitués à voir des outils, des plateformes ou des technologies de pointe devenir obsolètes et peu utilisables dans l'environnement de l'entreprise. 

De même, il est tout à fait naturel que des technologies inexistantes ou naissantes sur des marchés de niche se transforment en tendance dans des domaines plus généraux. 

Il s'agit sans aucun doute d'un processus imparable et en constante évolution, le plus grand exemple de la révolution technologique actuelle, qui oblige les professionnels des technologies de l'information à une spécialisation permanente. 

Face à cette situation, le mastère spécialisé en Direction Technique de Data Science dans l'Entreprise est proposé comme un programme de formation complet, incluant les technologies les plus pointues et les plus demandées dans le domaine de l'entreprise. 

Ainsi, dans un exercice de synthèse, d'un point de vue technique et commercial, un ensemble de matières habituellement non couvertes par des programmes de formation généralistes a été sélectionné, dans le but de doter l'élève des connaissances technologiques nécessaires pour aborder de multiples problèmes technologiques actuels en utilisant les techniques les plus appropriées et les plus avancées. 

Ainsi, la combinaison de matières purement techniques et d'affaires, font de ce mastère spécialisé une spécialisation d'avant-garde spécialement orientée vers des professionnels qui poursuivent l'apprentissage des technologies les plus actuellement répandues, ou un plus haut niveau de connaissance de celles-ci. 

L'objectif principal est de permettre à l'étudiant d'appliquer les connaissances acquises dans cette formation dans le monde réel, dans un environnement de travail qui reproduit les conditions que l'on peut trouver dans son futur, de manière rigoureuse et réaliste. 

Être dans un format 100% en ligne, l'élève n'aura pas à renoncer à ses obligations personnelles ou professionnelles. Une fois le programme terminé, l'étudiant aura mis à jour ses connaissances et sera en possession d'un diplôme de prestige incroyable qui lui permettra d'avancer personnellement et professionnellement.

Un programme intensif de croissance professionnelle qui vous permettra d'intervenir dans un secteur avec une demande croissante de professionnels" 

Ce mastère spécialisé en Direction Technique de Data Science dans l'Entreprise contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Ses principales caractéristiques sont:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Direction Technique de Data Science dans l'Entreprise
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé pour améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Dans ce mastère spécialisé, vous pourrez combiner l'efficacité des méthodes d'apprentissage les plus avancées, avec la flexibilité d'un programme créé pour s'adapter à vos possibilités de dévouement, sans perdre en qualité"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du mastère spécialisé. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Un programme complet et de pointe qui vous permettra d'avancer progressivement et complètement dans l'acquisition des connaissances dont vous avez besoin pour intervenir dans ce secteur"

Vaste mais spécifique, ce programme vous permettra d'acquérir les connaissances spécifiques dont ingénieur l'informaticien a besoin pour rivaliser avec les meilleurs du secteur"

L'objectif de cette spécialisation est de former des professionnels en Direction Technique de Data Science dans l'Entreprise, dotés des connaissances et des compétences nécessaires pour exercer leur activité, en utilisant les protocoles et les techniques les plus avancés du moment. Grâce à une approche de travail totalement adaptable à l'étudiant, ce mastère spécialisé l'amènera progressivement à acquérir les compétences qui le propulseront à un niveau professionnel supérieur. Une formation unique conçue par des professionnels ayant une vaste expérience dans le secteur.

Approfondir vos connaissances dans le domaine des technologies informatiques en incluant dans votre corpus de connaissances les aspects les plus avancés de ce domaine de travail"

Objectifs généraux

• Analyser les systèmes ERP et CRM, contribution et avantages 
• Concevoir et sélectionner l'outil ERP ou CRM adapté à chaque entreprise 
• Développer chacune des étapes du cycle de vie des données 
• Examiner le processus d'exploration des données
• Analyser une plateforme Web et optimiser son fonctionnement 
• Évaluer les sessions et le trafic afin de mieux comprendre l'audience
• Développer des connaissances spécialisées sur les systèmes durables, évolutifs et fiables 
• Analyser les différents modèles de données et leur impact sur les applications 
• Analyser les modèles de systèmes classiques et identifier les lacunes de leur utilisation dans les applications distribuées 
• Examiner le paradigme de l'informatique distribuée et définir le modèle de microservice 
• Générer des connaissances spécialisées en IoT
• Développer l'architecture de référence et le framework technologique de l'IoT
• Analyser le concept de méthodologie Agile pour la gestion de projet et développer les éléments et processus du framework SCRUM
• Examiner et développer les éléments de la méthode KANBAN pour la gestion de projets 
• Fonder la différenciation de notre entreprise sur les ressources intangibles
• Identifier les opportunités d'amélioration grâce à une prise en charge complète
• Présenter un modèle d'entreprise basé sur le flux avec le changement et l'incertitude au lieu de "casser" en opposant des résistances
• Dynamiser l'entreprise en utilisant la gestion des émotions comme voie de succès

Objectifs spécifiques

Module 1. Principaux systèmes de gestion de l'information

• Développer une stratégie commerciale 
• Générer des connaissances spécialisées pour la prise de décisions commerciales 
• Concevoir un système de reporting unifié 
• Déterminer comment établir communication et l'échange d'informations entre les services de l'entreprise et les clients
• Être capable d' transformer la information pour la prise de décision
• Développer un plan Marketing pour la fidélisation des clients 
• Concevoir un plan Marketing pour augmenter les ventes

Module 2. Types et cycle de vie des données

• Générer des connaissances spécialisées pour effectuer l'analyse des données 
• Unifier des données diverses, assurer la cohérence des informations 
• Produire des informations pertinentes, efficaces, pour la prise de décision 
• Établir les meilleures pratiques de gestion des données en fonction de leur typologie et de leurs utilisations 
• Utilisation des outils de gestion des données (avec R)

Module 3. Numéro Machine Learning

• Évaluer les compétences acquises lors du passage de l'information à la connaissance
• Développer les différents types d'apprentissage automatique
• Analyser les mesures et les méthodes de validation des différents algorithmes d'apprentissage automatique
• Compiler les différentes implémentations des différentes méthodes d'apprentissage automatique
• Déterminer les modèles de raisonnement probabiliste
• Étudier le potentiel du deep learning
• Démontrer la connaissance des différents algorithmes d'apprentissage automatique

Module 4. Analyse Web

• Générer des connaissances spécialisées dans l'utilisation de l'Analyse Web
• Examiner l'évolution et le développement depuis son origine jusqu'à aujourd'hui
• Définir une configuration optimale de Google Analytics, outil de travail essentiel dans le marketing en ligne
• Analyser le trafic Web pour comprendre le comportement de l'utilisateur
• Développer des mesures de base et avancées qui nous permettront d'évaluer les hits ou interactions avec le site Web
• Détermination des paramètres de suivi: mesures et dimensions
• Configurer l'outil Google Analytics et l'utilisation des balises de suivi sur le web
• Différencier les deux versions existantes de Google Analytics: UA vs GA4
• Concrétiser l'organisation et la structure d'Universal Analytics: comptes, propriétés et vues
• Analyser le comportement de l'utilisateur en interprétant des rapports par défaut et/ou personnalisés
• Évaluer les sous-ensembles de trafic du total des données affichées dans les rapports à l'aide de segments
• Évaluer les conversions en optimisant la stratégie marketing et la prise de décision en fonction des résultats obtenus

Module 5. Systèmes évolutifs et fiables d'utilisation des données de masse

• Définir les concepts de fiabilité, d'évolutivité et de durabilité
• Évaluer les modèles relationnels, documentaires et graphiques
• Analyser le stockage structuré sous la forme de journaux, d'arbres B et d'autres structures utilisées dans les moteurs de données
• Examiner les modèles de cohérence et leur relation avec le concept de réplication
• Évaluer les différents modèles de réplication et les problèmes associés
• Développer les principes fondamentaux des transactions distribuées
• Examiner le partitionnement de la base de données et les clés pour équilibrer les clés

Module 6. Administration du système pour les déploiements distribués

• Développer les exigences des applications distribuées
• Utiliser les outils les plus avancés pour exploiter des applications distribuées
• Analyser l'utilisation des outils de gestion de l'infrastructure
• Parcourir les outils les plus utiles pour le déploiement de modèles IaaS et PaaS
• Développer le modèle PaaS et certains des outils actuellement utilisés dans son déploiement
• Évaluer les outils de surveillance orientés systèmes distribués
• Proposer des techniques de vérification et de test pour les plateformes distribuées
• Analyser les options les plus utilisées dans le déploiement de plates-formes Cloud

Module 7. Internet of Things

• Détermination de IoT (Internet of Things) e IIoT (Industrial Internet of Things)
• Analyser le consortium d’internet industriel
• Développer ce qu'est l'architecture de référence de l'IoT
• Parcourir et classer les capteurs et les périphériques IoT
• Définir les protocoles et technologies de communication utilisés dans l'IoT
• Analyser les différents types de plates-formes IoT
• Développer les différents mécanismes de gestion des données
• Définir les exigences de sécurité pour la gestion des données IoT
• Présentation des différents domaines d'application IoT

Module 8. Gestion de projet et méthodologies Agile

• Présentation de la méthodologie PMI pour la gestion de projet
• Établir la différence entre le projet, le programme et le portfolio de projets
• Évaluer l'évolution des organisations travaillant sur des projets
• Analyser les ressources des processus dans les organisations
• Examiner le tableau des groupes de processus et des zones de connaissance et analyser les processus qui le composent
• Présenter la famille d'informations d'identification PMI pour la gestion de projet
• Évaluer le contexte des méthodologies Agile pour la gestion de projet
• Développer le contexte VUCA (volatilité, incertitude, complexité et ambiguïté)
• Identifier les valeurs Agile
• Présenter les 12 principes du manifeste Agile
• Analyser le framework Agile SCRUM pour la gestion de projets
• Développer les piliers de Scrum
• Identification et définition des valeurs Scrum
• Définir les rôles sur une équipe Scrum
• Présenter les cérémonies typées dans Scrum
• Évaluation des artefacts utilisés par l'équipe Scrum
• Analyser les accords d'un ordinateur Scrum
• Examiner les mesures pour mesurer les performances d'un équipement Scrum
• Présentation du framework Agile KANBAN pour la Gestion de Projet
• Analyser les éléments qui composent la méthode Kanban: valeurs, principes et pratiques générales
• Identification et définition des valeurs Kanban
• Développer les principes de la méthode Kanban
• Analyser les différentes pratiques générales de la méthode Kanban
• Examiner les paramètres de mesure des performances dans Kanban
• Identifier et analyser les différences entre les trois méthodologies: PMI, Scrum et Kanban

Module 9. Communication, leadership et gestion d'équipe

• Présenter les compétences de gestion nécessaires pour assurer le succès dans l'entreprise technologique
• Proposer un modèle de leadership adapté au changement
• Faire de l'intelligence émotionnelle un outil de gestion de base dans l'entreprise
• Analyser les opportunités d'amélioration à travers le mentonig, coaching et leurs différences
• Promouvoir un état de conscience élevé sur la communication
• Renforcer la satisfaction des personnes dans l'entreprise et diminuer les niveaux de stress, en améliorant les relations des travailleurs, avec les supérieurs ou les employés, avec les clients et même dans l'environnement personnel
• Développer des stratégies de négociation et de résolution des conflits dans l'entreprise technologique

Une formation complète de grand intérêt pour le professionnel de l'informatique, qui vous permettra de rivaliser avec les meilleurs du secteur"