Diplôme / Certificat
Diplôme d'ingénieur d'état
Coordonateur
Pr. MADIAFI MOHAMMED
Composante
Ecole Nationale des Sciences Appliquées de Safi
Langue principale d'enseignement
FRANCAIS
Objectifs de la formation
Option 1 : GÉNIE INFORMATIQUE (GINF)L’option Génie Informatique répond à une demande nationale et régionale croissante des ingénieurs en développement informatique et l’informatique décisionnelle dans les différents secteurs industriels et de services, Par cette option, nous souhaitonsdoter le tissu économique national et régional de cadres opérationnels dans les métiers de l’informatique, en développement, réseaux, base de données et sécurité informatique et en informatique décisionnelle. Ces vastes domaines, toujours en constante évolution, constitue l’objectif d’un ensemble d’enseignements techniques et scientifiques, d’autres modules complémentaires (sciences humaines, managements...), visent à permettre à d’autre demandes et besoins croissants où le profil d’ingénieur s’impose, de par ses connaissances, ses aptitudes, sa rigueur. Il s’agit de secteurs d’activités liés au tertiaire avancé, qu’il soit public ou privé et où les technologies de l’information constituent un outil incontournable dont on ne pourrait plus se passer.Option 2 : INGÉNIERIE DES DONNÉES ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IDIA)L'objectif principal de l’option IDIA est de former des ingénieurs, de haut niveau scientifique équilibré entre la théorie et la pratique, capables de récupérer, stocker, organiser et traiter de grandes masses d’informations, afin de faciliter leur compréhension et permettre aux dirigeants d'adopter les bonnes stratégies. Les lauréats de la filière IDIA sont par conséquent des acteur-clés pour la gestion de grandes sociétés. Techniquement parlant, la filière IDIA répond à une forte demande du marché du travail pour des compétences en intelligence artificielle, internet des objets et en technologies Big data. Elle constitue également une contribution à la concrétisation de la vision du Maroc à explorer les techniques de l’intelligence artificielle, afin de développer efficacement différents domaines socio-économiques.
Compétences à acquérir
Les principales compétences acquises à l'issu de la formation sont :- Comprendre quand et comment le machine learning et l'IA sont des solutions viables pour les métiers.- Entraîner et déployer des modèles pour mettre en œuvre des solutions IA productives.- Expliquer les modèles et les prédictions de manière pertinente pour les métiers.- Maîtrise d'outils analytiques et langages de programmation.- Maîtrise de la plateforme Hadoop.- Maîtrise des techniques et outils pour l'internet des objets.- Gestion de bases des données.- Développer des applications pour divers domaines et applications.- Administrer des parcs informatiques à grande échelle.- Identifier les méthodes les plus eficaces pour Trouver, collecter, organiser, traiter et modéliser des données.- Analyser d'importants volumes de données structurées ou non structurées.- Préparer et présenter les données de manière à faciliter la prise de décisions et la résolution de problématiques.- Connaître les bases de différentes solutions du marché.- Comprendre les avantages et les défis de la visualisation de données.- Capacité à partager les résultats de l'analyse via des applications ou des tableaux de bord.- Créer des programmes ou des algorithmes pour l'analyse syntaxique des données.- Collecter et préparer les données via des API.- etc.
Débouchés
Exemples de postes/métiers possibles pour des lauréats de la filière :- Data analyst/mineur- Data Scientist- Développeur Big data- Data manager- Architecte Big Data- Ingénieur Big Data- Développeur IA- Consultant IA- Business Developer- Responsable marketing IA- Chef de projet d'innovation- Chef de projet Chatbot- Ingénieur IoT- Ingénieur système- Administrateur de bases de données- Ingénieur d'études- Expert en technologie internet / multimédia- Consultant en informatique décisionnel- etc.
Programme
| Mathématiques pour l'ingénieur |
| Systèmes d'information |
| Modélisation stochastique |
| Ingénierie financière |
| python pour la data science et le machine learning |
| Langues etrangères (anglais /français) |
| Systèmes de gestion de contenu (cms) |
| Machine learning |
| Techniques d'optimisation avancées |
| Architecture des systèmes |
| Modélisation uml |
| Systèmes d’exploitation et environnements de développement |
| Langues étrangère (français/anglais) |
| Culture and art skills |
| Programmation java avancée |
| Analyse des données |
| Développement web dynamique |
| Bases de données avancées |
| Méthodes heuristiques et métaheuristiques |
| Langues étrangères (français/anglais) |
| Marketing et développement durable |
| Internet des objets |
| Cloud computing et virtualisation |
| Introduction à la sécurité des réseaux et systèmes |
| Génie logiciel / gouvernance des sysèmes d'information |
| Vision artificielle |
| Systèmes intelligents flous |
| Management de projet et entrepreneuriat |
| Langues étrangères (français/anglais) |
| Ingénierie des données massives et big data |
| Architectures réparties jee |
| Intégration et solutions métiers |
| Théorie des jeux et systèmes multiagants |
| Traitement automatique du langage naturel |
| Web sémantique et développement mobile |
| Usine de développement logiciel |
| Sécurité des systèmes d'informations et technologies blockchain |
| Langues étrangères (français/anglais) |
| Employment skills |