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.
Cette formation est ouverte en alternance et en formation initiale.
Capacité d’accueil : 12 apprenti(e)s et 12 étudiant(e)s en formation initiale
Public concerné
- titulaires d’une Licence informatique ou équivalent (120 crédits)
- titulaires d’un Bachelor en informatique
- titulaires d’une première année de cycle d’ingénieurs spécialité Informatique
Procédure d’admission
Dossier à déposer sur la plate-forme MonMaster :
- en formation initiale : https://monmaster.gouv.fr/formation/0595964M/2000317VWZSM/detail
- en alternance : https://monmaster.gouv.fr/formation/0595964M/2000317VUVLA/detail
Étude du dossier et entretien individuel pour les candidats sélectionnés.
Les dossiers sont étudiés pour l’entrée en master 1 (et en master 2) selon les résultats des années passées, de la motivation du candidat à suivre une formation en master informatique, et du projet professionnel. Il est à noter que nous privilégions les étudiants n’ayant pas obtenu un master ou niveau équivalent dans la même discipline.
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
- Stages (formation initiale) :
- Un stage de 12 semaines ou TER (Travail de Recherche) en première année
- Un stage de 5 mois en deuxième année
- Rythme d’alternance :
- formation organisée sur 859 heures d’enseignement (+ 36 heures de remise à niveau) sur 31 semaines
- deux ans en alternance avec l’entreprise dans le cadre d’un contrat d’apprentissage
- une semaine en centre de formation et deux semaines en entreprise.
Volume horaire et contenu des enseignements
Les modules sont divisés en deux blocs : fondamental (*) et complémentaire. L’obtention des semestres est conditionnée à l’obtention de 10/20 de moyenne au bloc fondamental et de 10/20 de moyenne pour l’ensemble des modules.
| Première année – Semestre 1 | ECTS | Volume horaire 225h |
| Data Science (*) E. Poisson (ULCO/LISIC) Représentation et analyse des données | 2 | 21h |
| 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 | 5 | 42h |
| Apprentissage Automatique (*) A. Chotard (ULCO/LISIC) et E. Poisson (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++ | 4 | 40h |
| 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 | 3 | 30h |
| Méthodologie et agilité (*) E. Ramat (ULCO/LISIC) et R. Le Feyer (Decathlon) Développement dirigé par les tests (TDD et BDD), tests d’interface (Cypress), programmation par contrat, qualité de code, git avancé et méthodes agiles (Scrum, Kanban, …) et mise en situation | 5 | 52h |
| Anglais A. Wagner (ULCO) | 2 | 25h |
| Initiation à la recherche C. Renaud (ULCO/LISIC) Etude bibliographique, état de l’art et structure d’un article de recherche | 2 | 15h |
| Mission entreprise | 7 | |
| Première année – Semestre 2 | ECTS | Volume horaire 230h |
| Conception et développement full stack (*) C. Fasquel (Daveo) et G. Bourguin (ULCO/LISIC) Web services (SOAP, REST et GraphQL) et architecture front (VueJS) | 5 | 73h |
| Résolution de problèmes d’optimisation (*) 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 | 4 | 39h |
| Base de données avancées et NoSQL (*) A. Ahmad (ULCO/LISIC) — | 3 | 30h |
| Impact environnemental du Numérique L. Wargon (Easter eggs) Fresque du climat, fresque du numérique et étude de l’impact du numérique | 2 | 18h |
| Projet d’initiation à la recherche E. Ramat (ULCO/LISIC), S. Tari (ULCO/LISIC) et O. Rifki (ULCO/LISIC) Projet en relation avec les thématiques de recherche du LISIC : synthèse bibliographique, étude de solutions et rédaction d’un article de recherche | 4 | 45h |
| Anglais A. Wagner (ULCO) | 2 | 25h |
| Mission entreprise ou stage/TER Rapport et soutenances | 10 |
| Deuxième année – Semestre 3 | ECTS | Volume horaire 201h |
| Architecture logicielle (*) C. Marcq (Gavicy Conseil) Architecture multi-tiers en J2EE | 4 | 39h |
| Programmation orientée objet avancée (*) A. Lewandowski (ULCO/LISIC) Programmation objet, Réflexivité, principes de conception, bonnes pratiques et patrons de conception | 4 | 40h |
| Sécurité réseau et applicatif (*) P. Sondi (IMT Nord Europe) PSSI, certificats électroniques, audit de sécurité et nouvelles architectures des réseaux | 2 | 21h |
| Création d’entreprise et innovation E. Emotte (COmind · Indépendant), M. Degryck (ULCO/CEL) et E. Ramat(ULCO/LISIC) 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 | 7 | 40h |
| Apprentissage automatique avancée (*) S. Verel (ULCO/LISIC) et E. Poisson (ULCO/LISIC) Introduction aux modèles linéaires, Méthodes de régularisation et sélection de modèle, Méthodes d’apprentissage ensemblistes, Autoencodeurs, Réseaux convolutionnel, Réseaux antagonistes génératifs, Traitement Naturel du Langage, Apprentissage par renforcement, applications en python (tensorflow et keras) | 4 | 36h |
| Anglais A. Wagner (ULCO) | 2 | 25h |
| Mission entreprise | 7 | |
| Deuxième année – Semestre 4 | ECTS | Volume horaire 203h |
| Aide à la décision (*) E. Ramat (ULCO/LISIC), O. Rifki (ULCO/LISIC) et S. Verel (ULCO/LISIC) Introduction, modélisation et simulation à événements discrets, optimisation multiobjectif, prise de décision dans l’incertain et approche Modélisation/Simulation/Optimisation | 4 | 36h |
| Exploration de données et entrepôt de données (*) T. Levasseur (Société Générale) Architecture des systèmes d’information distribués, Hadoop, Hive, HDFS et Spark | 4 | 39h |
| DevOps (*) J. Williame (Radio King) Automatisation et suivi de production, virtualisation et déploiement ; outils : docker, puppet, ansible et gitlab | 2 | 27h |
| Applications mobiles (*) C. Renaud (ULCO/LISIC) Applications android, environnement de développement (Android studio), activités et intentions | 4 | 33h |
| Langages (*) C. Fonlupt (ULCO/LISIC) Conception et développement d’un langage (analyse lexical, syntaxique et sémantique) | 3 | 32h |
| Calcul haute performance (*) C. Renaud (ULCO/LISIC) Calcul parallèle et distribué, routines SSE, OpenMP et MPI | 2 | 21h |
| Certificat Voltaire D. Judek (Education nationale) Remise à niveau en langue française, préparation et passage de la certification Voltaire | 1 | 15h |
| Anglais (TOEIC) A. Wagner (ULCO) | 4 | 25h |
| Mission entreprise ou stage Rapport et soutenances | 10 |
Lieu de formation
Centre Universitaire Mi-Voix
Rue Ferdinand Buisson
BP 653
62228 CALAIS Cedex
Responsable de formation
Première année : Sara TARI
mail : sara.tari@univ-littoral.fr
Deuxième année : Sébastien VEREL
mail : sebastien.verel@univ-littoral.fr
Président de jury
Première et deuxième année : Christophe Renaud
mail : christophe.renaud@univ-littoral.fr
Secrétariat pédagogique
Virginie GHARBI
mail : virginie.gharbi@univ-littoral.fr
tél : 03.21.46.58.41