Méthodes mobilisées - modalité pédagogique : Selon les unités d'enseignement (voir légende)

Durée : La formation est dispensée "à la carte", vous validez les enseignements par semestre à votre rythme. Nous conseillons de suivre 2 à 3 unités d'enseignement maximum par semestre. Volumes horaires indicatifs des Ues : 6 ECTS : 45h d'enseignement - 9 ECTS : 60h d'enseignement. Du temps de travail personnel est à ajouter.

Objectifs pédagogiques

Ce certificat offre la possibilité à des informaticiens, mathématiciens, statisticiens de suivre une formation professionnelle pluridisciplinaire pour acquérir les compétences propres à l'exercice du métier émergent de data scientist également appelé "analyste big data".
Alliant des compétences en mathématiques, statistique, informatique, visualisation de données ; il est capable de stocker, rechercher, capter, partager, interroger et donner du sens à d'énormes volumes de données structurées et non structurées, produites en temps réel et provenant de sources diverses.

Compétences visées

Donner du sens à d'énormes volumes de données structurées et non structurées, produites en temps réel et provenant de sources diverses.
Maitriser les technologies Hadoop et Map Reduce, de passage à l'échelle et le traitement de données d'un nouveau type (textes, images, vidéos, etc...) à l'aide de méthodes de data mining et d'apprentissage.

Métiers / débouchés

Data scientist, analyste big data.

Equivalences, passerelles : Les unités d'enseignement du Cnam étant capitalisables, une fois validées (ECTS acquis), elles peuvent être valorisées sur d'autres parcours de formation du CNAM notamment. Les dispositifs de VES, VAPP sont également mobilisables pour faciliter les passerelles et équivalences.

Suites de parcours : En fonction de votre profil, Licence informatique, Titre Concepteur intégrateur, Master informatique ou diplome d'ingénieur.

Conditions d’accès / publics visés

Prérequis :
Informaticiens, mathématiciens, ou statisticiens ayant un niveau ingénieur ou master et exerçant en entreprise.
Formation supérieure en mathématique (algèbre linéaire, analyse). Connaissances  en bases de données, en programmation, en statistique et analyse des données.

La durée conseillée pour réaliser le certificat est de 1 à 2 ans.

L'inscription à l'UA de projet est uniquement possible pour les élèves ayant validé toutes les UE ou qui ont validé NFE204 et STA211 et sont en cours de validation de RCP216.

Attention à l’ordre des inscriptions aux UE : Il n’est pas possible de s’inscrire à l’UE RCP216 avant d’avoir suivi les UE NFE204 et STA211.

Projet et mémoire

L'inscription à l'UA de projet se fait après avoir validé toutes les UE.

Modalités de validation

Le certificat de spécialisation s'acquiert en obtenant une note supérieure ou égale à 10 à toutes les UE entrant dans sa composition ainsi qu'au projet professionnel (UA).