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Grenoble INP
Une voie, plusieurs choix
Informatique et Mathématiques appliquées
Une voie, plusieurs choix

Big Data : analyse, management et valorisation responsable

Le monde est aujourd’hui truffé d’applications et de capteurs matériels et logiciels qui permettent de relever et de partager des informations de toute sorte et dans tous les domaines (environnemental, médical, social, financier, transport ...).
Du fait de leur volume ou de leur nature, ces données ne peuvent pas toujours être exploitées de manière adaptée avec les systèmes traditionnels.
Pour que les organisations puissent créer de la valeur à partir du Big Data, elles doivent s’organiser pour produire des données de manière numérique, extraire et raffiner la masse d’informations dont elles disposent et définir des circuits pour distribuer ces informations vers les destinataires pertinents. Identifier de telles données, leur degré de fiabilité et leur pertinence est un des grands défis posés aux organisations par l’émergence du phénomène Big Data. Génératrice de nouveaux business models, la dimension Big Data doit être intégrée dans les organisations d’un point de vue technique et business, mais également d’un point de vue éthique. Dans le monde, la demande de compétences autour du Big Data devrait atteindre, selon le Gartner, 4,4 millions d’emplois en 2015. Seulement 40% de ces besoins pourraient être couverts. Le M.S. « Big Data : analyse, management et valorisation responsable » vise à répondre à ce besoin de compétences.
 

Objectifs du Mastère

Former des cadres :
  • Rapidement opérationnels dans une fonction ou une mission managériale de niveau intermédiaire à supérieur (management de projet, développement commercial, analyse du marché, …)
  • Responsables grâce à la compréhension des enjeux de l’éthique des affaires et du développement durable pour les entreprises internationales d’aujourd’hui
  • Ayant, grâce à leurs compétences techniques, la maîtrise de la construction et du dimensionnement des systèmes de traitement des masses de données (nouveaux services, nouveaux modèles de business...)
  • Capables d’aider les organisations à créer de la valeur à partir des Big Data

Pour quels métiers ?

Ce Mastère Spécialisé vise à former des professionnels capables de mener des projets liés au Big Data. Ces profils, très recherchés, à l’articulation entre les aspects scientifiques, techniques, managériaux, business et stratégique doivent inclure de manière transversale une dimension responsable et éthique.

Ce Mastère Spécialisé oriente principalement vers les métiers de
  • Data scientist
  • Data strategist
Les métiers liés au Big Data émergent peu à peu dans les entreprises, sous des appellations diverses :

  • Chief data officer
  • Big Data manager/strategist
  • Data analyst
  • IT consultant in Big Data
  • Business analyst, process analyst
  • Big data project manager

La force de deux Grandes Ecoles et de leurs partenaires

Le programme a été élaboré par deux Grandes Ecoles reconnues pour leurs expertises

Côté ingénieur

Grenoble INP - Ensimag, spécialiste de l’informatique et des mathématiques appliquées, 2ème groupe français d’école d’ingénieurs au niveau mondial (QS rankings) en collaboration avec l’UFR IM2AG de l’Université Joseph Fourier et le CNRS

Côté management

Grenoble Ecole de Management (EMSI), spécialiste du management de la technologie et de l’innovation. Classée dans le top 6 en France et dans le top 20 en Europe des écoles de management.

Votre profil pour candidater

  • Jeunes diplômés de Grandes Ecoles (management ou ingénieurs) ou titulaire d’un diplôme Bac+5 d’universités (scientifiques, sciences économiques et sociales).
  • Etre professionnel en activité ou non, titulaire d’un Bac+4 avec une expérience significative d’au moins 3 ans.
 

Ce programme requiert d’avoir abordé des aspects scientifiques lors de ses études ou d’avoir une première expérience significative dans le domaine du traitement des données.

L’admission en M.S. est sélective. Sont recevables les candidatures d’étudiants titulaires d’un des diplômes français suivants :

  • diplôme d’ingénieur habilité par la Commission des Titres d’Ingénieurs,
  • diplôme d’une des Ecoles de gestion dont la liste est arrêtée par la Conférence des Grandes Ecoles,
  • diplôme de 3ème cycle ou diplôme équivalent dont la liste est arrêtée par la Conférence des Grandes Ecoles.

Sont également recevables les candidatures :
  • d’étudiants titulaires d’un diplôme étranger équivalent aux diplômes français exigés ci-dessus
  • de candidats titulaires d’une maîtrise (ou équivalent) et justifiant d’au moins trois ans d’expérience professionnelle.
 

A titre dérogatoire, le Directeur pourra considérer comme recevables, les candidatures qui, tout en ne répondant pas aux critères formels ci-dessus apparaîtraient exceptionnelles au vu du dossier.

INSCRIPTION

Les frais de scolarité sont de 14 500 €.

Grenoble Ecole de Management organise différentes épreuves de sélection tout au long de l’année.

Processus d’admission et calendrier 

les projets fil rouge

Les étudiants Mastère Big Data travaillent chaque année sur un projet appelé "Fil Rouge".
Ce projet est sousmis par une entreprise et validé avec les responsables de la filière.
Vous pouvez regadrer l'historique des projets mais également déposer un projet.

Les questions les plus fréquemment posées

Q : Le MS Big Data est-il ouvert à tous les étudiants Ensimag ?
R : Le MS Big Data est ouvert à toutes les filières mais seulement aux étudiants Ensimag (il n’existe pas d’accord contractuel entre PHELMA et GEM)

Q : Est-ce que la mention du MS Big Data apparaît sur le diplôme Ensimag ?
R : L’information des cours suivis dans le cadre de ce master sera présente sur le supplément au diplôme délivré avec le diplôme d’ingénieur Ensimag.

Q : Sur quels critères sont sélectionnées les personnes admises au MS Big Data ?
R : Le jury Ensimag prend en compte les résultats de 2A et la lettre de motivation demandée pour postuler.

Q : Quel est l’emplacement géographique des cours ?
R : La moitié des cours se déroule à l’Ensimag, l’autre à GEM, en fonction des jours de la semaine

Q : Peut-on être absent des premiers temps de cours (pour une raison de stage par exemple)
R : NON, il faut impérativement assister aux cours dès le début

Q : Quelles sont les manières de faire ce parcours et la procédure d’inscription ?
R : Il y a 3 façons de suivre ce parcours :
* 1er choix de parcours, intégré au parcours Ensimag - uniquement le semestre 5 : comme un parcours à choix de 3A : dans ce cas on ne reçoit pas le diplôme de GEM et on reste libre de faire son PFE comme on le souhaite ; les cours sont prévus de mi-septembre à mi-février.
Pour les étudiants Ensimag qui souhaite effectuer leur semestre 5 au MS Big Data,
il suffit d’en faire la demande à l’école en envoyant une lettre de motivation (une page en PDF) aux destinataires suivants : jean-marc.brossier@grenoble-inp.fr, jean-sebastien.franco@inria.fr
Le jury de 2A prend la décision finale.

* 2ème choix de parcours, intégré au parcours Ensimag - en double-diplôme : cela implique des frais d’inscriptions plus importants (2000 euros) et la nécessité de faire une Thèse professionnelle qui prolonge la scolarité de 6 mois en incluant le PFE.
Pour les Ensimag qui veulent obtenir le double diplôme MS Big Data ET Ensimag, il faut postuler à GEM et régler les frais d’inscription

* 3ème choix de parcours NON intégré au parcours Ensimag : un Ensimag qui voudrait faire le MS Big Data APRÈS sa 3A paye les frais d’inscription GEM (15 700 euros pour les extérieurs à Grenoble INP) avec une réduction de 20% pour les diplômés INP soit 12 560 euros.

Q : Que je vais y apprendre du point de vue scientifique. Est-ce que cela sera du Machine Learning ? Du Data Mining ? Des bases de données ? De la programmation de bases de données ? Des statistiques ? Des mathématiques ?
R : Voir le cahier pédagogique pour une description complète des enseignements GEM et Ensimag
Pour le côté Ensimag, en bref les cours de la partie scientifique sont les suivants :

- Systèmes distribués 36h
- Apprentissage statistique et data mining 48h
- Accès à l'information 24h
- Stockage et traitement de données à grande échelle 36h
- Visualisation de l'information 18h
 

Rédigé par Nicole Elisee

mise à jour le 6 novembre 2017

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