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Durée

1 an (M2)

🎯 Objectifs de la formation

Le Mastère de Recherche Data Science à l’ENSIT vise à former des experts et des chercheurs de haut niveau capables de comprendre, de concevoir et de mettre en œuvre des solutions complexes basées sur l’analyse de données massives (Big Data).

Objectifs spécifiques :
Approfondissement Théorique : Fournir une base solide en mathématiques (statistiques inférentielles, algèbre linéaire, calcul stochastique) et en informatique fondamentale (algorithmique avancée, architectures distribuées).

Maîtrise des Technologies Avancées : Former les étudiants à l’utilisation des frameworks et outils les plus récents pour le traitement du Big Data et le Machine Learning profond.

Développement de l’Esprit Critique et de Recherche : Apprendre aux étudiants à lire, comprendre et critiquer les articles scientifiques de pointe, à identifier les limites des méthodes existantes et à proposer des voies d’amélioration.

Préparation au Doctorat : Ce mastère est la voie privilégiée pour poursuivre en thèse de doctorat, incluant la rédaction d’un mémoire de recherche substantiel.

Résolution de Problèmes Complexes : Former à modéliser des problèmes business ou de recherche réels, multidisciplinaires, en problèmes de data science pouvant être résolus algorithmiquement.

🛠️ Compétences visées

🧐 Évaluer

de manière critique les architectures techniques, les performances des modèles de Machine Learning et les articles scientifiques pour choisir la méthodologie la plus robuste.

⚙️ Concevoir & développer

des pipelines de données complets (ETL) et des modèles prédictifs avancés (Deep Learning) pour résoudre des problèmes business ou de recherche complexes.

📊 Analyser & interpréter

des résultats complexes de modélisation statistique et d’apprentissage automatique pour en extraire des insights actionnables et valides scientifiquement.

🚀 Mettre en œuvre

des algorithmes de Big Data (Spark) et des librairies de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch) dans des environnements de production pour traiter des données massives.

🧮 Expliquer & formaliser

les concepts théoriques fondamentaux (mathématiques, statistiques, algorithmiques) qui sous-tendent les méthodes de Data Science et de Deep Learning.

🎤 Présenter & défendre

oralement et par écrit, auprès d’un public expert ou non, les résultats d’une analyse ou les spécifications d’une solution technique.

🎓 Débouchés professionnels

🎓 Doctorat (PhD)
Poursuite en thèse en Tunisie, France, Canada ou à l’international pour devenir chercheur ou enseignant-chercheur.
📊 Data Scientist Senior
Lead Data Scientist : concevoir les stratégies ML et implémenter les algorithmes les plus innovants.
🔬 Research Scientist / Chercheur IA
Dans les laboratoires de R&D des grandes entreprises ou startups pour repousser les limites de l’état de l’art.
🏗️ Data Architect & ML Engineer
Concevoir l’architecture technique des plateformes de données et assurer le déploiement des modèles en production.
💼 Consultant Expert Data & IA
Conseiller de grandes entreprises sur leur stratégie data et IA dans des cabinets de conseil spécialisés.
🏛️ Secteur Public & Académique
Enseignant-chercheur (après doctorat), chef de projet data dans des institutions publiques ou organismes de recherche.

📋 Conditions d’accès en M2

  • Diplôme d’Ingénieur en génie mathématiques appliquées et modélisation
  • Diplôme d’ingénieur en informatique
  • M1 en mathématique ou informatique
  • Diplôme d’ingénieur en génie industriel ou équivalent

📚 Documents

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