Master WeDSci

Descriptif

L’objectif du Master WeDSci est de former des informaticien(ne)s de haut niveau en intégration de solutions Web et à base de technologies issues du monde de l’Intelligence Artificielle, en particulier les outils du Big Data. L’étudiant(e) issu(e) de la formation sera en capacité de mener à bien des projets de développement principalement Web et mobile au sein d’architectures complexes. L’étudiant(e) sera alors sensibilisé(e) à l’ensemble du processus de développement : design, codage, versionning, déploiement, … Les outils modernes de l’Intelligence Artificielle et le monde de la recherche seront au coeur de la formation afin que l’étudiant(e) puisse être en mesure de mettre en place des solutions d’IA au sein des applications. La couche infrastructure sera aussi abordée selon l’approche DevOps. La deuxième année sera rythmée par une participation au concours des Mini-entreprises (création d’entreprises innovantes).

La poursuite d’études en doctorat est possible.

Capacité d’accueil : 24 étudiants

Public concerné

  • titulaires d’une Licence informatique ou équivalent (120 crédits)
  • titulaires d’une première année de cycle d’ingénieurs spécialité Informatique

Procédure d’admission

Dossier à déposer sur la plate-forme ULCO-Candidat (https://select-etudiants.univ-littoral.fr/M1/voir-offre/1391)

Étude du dossier.

Compétences visées

  • maîtrise des infrastructures logicielles (web, mobile, multi-tiers, embarquée, …)
  • maîtrise des méthodologies agiles
  • maîtrise des environnements de développement et de déploiement du logiciel selon les principes Devops
  • intégration de solutions à base d’IA
  • maîtrise des outils Big Data
  • initiation à la recherche (projet en collaboration avec un laboratoire de recherche)
  • initiation à l’entreprenariat

Métiers visés

  • développeur d’applications multi-tiers et web,
  • concepteur de systèmes multi-tiers,
  • architecte logiciel,
  • responsable d’infrastructures informatiques (systèmes et réseau),
  • intégrateur de solutions Big Data
  • ingénieur en intelligence artificielle
  • data analyst et data scientist
  • chef de projet agile

Organisation

  • durée : deux années
  • formation organisée sur 850 heures d’enseignement
  • stage de 5 mois de début avril à fin août en deuxième année
  • deux projets :
    • en M1 : projet d’initiation à la recherche
    • en M2 : projet d’entreprenariat en collaboration avec une formation en Marketing (concours des Mini-entreprises – EPA)

Volume horaire et contenu des enseignements

Première année – Semestre 1ECTSVolume horaire
269h
Programmation orientée objet avancée
A. Lewandowski (ULCO/LISIC)
Programmation objet, Réflexivité, principes de conception, bonnes pratiques et patrons de conception
439h
Programmation fonctionnelle avancée
J.Dehos (ULCO/LISIC)
Rappels sur la programmation fonctionnelle, types algébriques, classes de types, compilation, parsing, génération de code, bases de données, frameworks backend et frontend en Haskell
542h
Résolution de problèmes d’optimisation
A. Chotard (ULCO/LISIC) et S. Verel (ULCO/LISIC)
Optimisation combinatoire et numérique, principe d’une recherche locale, métaheuristiques, algorithmes évolutionnaires, descente de gradient et variantes et stratégie d’évolution
539h
Algorithmique avancée
S. Tari (ULCO/LISIC)
Computational thinking, modélisation, reformulation, complexité, réduction, NP-complétude, programmation dynamique, diviser pour régner, algorithme glouton, Branch-and-Bound et algorithmes sur les flux
430h
Agilité
J. Buisine (ULCO/LISIC), A. Daudenthun (Atecna) et E. Ramat (ULCO/LISIC)
Développement dirigé par les tests (TDD et BDD), programmation par contrat, qualité de code, git avancé et méthodes agiles (Scrum, Kanban, …) et mise en situation
554h
Anglais
A. Wagner
325h
Projet de synthèse
Projet en relation avec les thématiques de recherche du LISIC : synthèse bibliographique, étude de solutions et rédaction d’un article de recherche
220h
Préparation Certification Voltaire
F; Bodel (Education nationale)
Remise à niveau en langue française, préparation et passage de la certification Voltaire
220h
Première année – Semestre 2ECTSVolume horaire
220h
Services Web
C. Fasquel (Eurotunnel)
Langages d’échange de données (XML, JSON, Bson, Yaml, …) et Web services (SOAP, REST et GraphQL)
539h
Compilation
C. Fonlupt (ULCO/LISIC)
Analyse lexicale, langages réguliers, analyse syntaxique, analyse LL, LR, LALR, analyse sémantique, génération de code et ANTLR
321h
Apprentissage Automatique
F. Teytaud (ULCO/LISIC)
Introduction à l’apprentissage automatique, concepts et algorithmes, apprentissage supervisé (KNN, arbre de décision, perceptron, NN, Bayes), apprentissage non supervisé (K-Means), apprentissage par renforcement (algorithme de bandit et Q learning ), applications en Python (scikit-learn) et en C++
539h
Calcul haute performance
C. Renaud (ULCO/LISIC)
Calcul parallèle et distribué, routines SSE, OpenMP et MPI
321h
Base de données avancées
A. Ahmad (ULCO/LISIC)
JDBC, ODMG, ORM, OML Java et applications avec Hibernate. Introduction aux bases de données orientées graphe (Neo4j)
430h
Initiation à la recherche
C. Renaud (ULCO/LISIC)
Etude bibliographique, état de l’art et structure d’un article de recherche
215h
Projet de synthèse
Projet en relation avec les thématiques de recherche du LISIC : synthèse bibliographique, étude de solutions et rédaction d’un article de recherche
530h
Anglais
A. Wagner
325h
Deuxième année – Semestre 3ECTSVolume horaire
240h
Développement d’applications multi-tiers
M. Devulder (TGI Maritime Software)
Architecture multi-tiers, persistence des données (Hibernate), conteneur léger (Spring), sécurité, intégration continue et Maven
539h
Apprentissage automatique avancée
F. Teytaud (ULCO/LISIC)
Apprentissage profond : introduction et concept, réseau de neurones convolutionnels, introduction au zero-learning (principe), Auto-encoder et réseaux antagonistes génératifs, apprentissage ensembliste (boosting, bagging, random forest), applications en python (tensorflow et keras) et C++
439h
Aide à la décision
E. Ramat (ULCO/LISIC) et S. Verel (ULCO/LISIC)
Introduction, Optimisation multiobjectif, prise de décision dans l’incertain et approche Modélisation/Simulation/Optimisation
439h
Sécurité réseau et applicatif
P. Sondi (ULCO/LISIC)
PSSI, certificats électroniques, audit de sécurité et nouvelles architectures des réseaux
321h
DevOps
J. Williame (Vade secure)
Automatisation et suivi de production, virtualisation et déploiement ; outils : docker, puppet, ansible et gitlab
327h
Création d’entreprise

Module en appui au projet innovant : démarche de création et rédaction d’un business plan
320h
Projet innovant

Développement d’un projet innovant dans le cadre du concours des mini-entreprises en collaboration avec des étudiants en Marketing: idéation, prototypage, étude du marche, de la cible et de la concurrence, politique commerciale, prévisionnel et pitch
530h
Anglais
A. Wagner
325h
Deuxième année – Semestre 4ECTSVolume horaire
121h
Exploration de données et entrepôt de données
V. Henon
Architecture de systèmes d’information distribués, Hadoop, Hive, HDFS, Cloudera, Sqoop et Python
439h
Framework web front
G. Bourguin (ULCO/LISIC)
Applications monopage (SPA), Vue.js, Node.js et bootstrap
539h
Applications mobiles
C. Renaud (ULCO/LISIC)
Applications android, environnement de développement (Android studio), activités et intentions
433h
Projet innovant

Développement d’un projet innovant dans le cadre du concours des mini-entreprises en collaboration avec des étudiants en Marketing: idéation, prototypage, étude du marche, de la cible et de la concurrence, politique commerciale, prévisionnel et pitch
210h
Stage
Stage de fin d’études de 5 mois
15

Lieu de formation

Centre Universitaire Mi-Voix
Rue Ferdinand Buisson
BP 653
62228 CALAIS Cedex

Responsable de formation

Fabien TEYTAUD
mail : fabien.teytaud@univ-littoral.fr

Secrétariat pédagogique

Coralie CALLENS
mail : coralie.callens@univ-littoral.fr
tél : 03.21.46.36.11