ECTS
120 crédits
Durée
2 ans
Composante
Sciences économiques, gestion, mathématiques et informatique
Présentation
Le Master MIAGE « Systèmes d’information fiables et intelligence des données » s’appuie sur les compétences complémentaires des informaticiens, mathématiciens et gestionnaires. Il offre les moyens nécessaires (techniques, d’analyse et méthodologiques) pour la mise en œuvre de tels Systèmes d’Information (SI) en allant du niveau stratégique au niveau technique. Ainsi, il s’articule autour de trois blocs d’enseignement :
• Le bloc Informatique traite de l'urbanisation et de l’architecture du SI avec une orientation forte sur la qualité du logiciel et de l’information ainsi que sur le traitement et l’analyse de données massives. Il fournit également les outils mathématiques et d’optimisation nécessaires pour maîtriser les aspects de performance du projet et de pilotage de la complexité.
• Le bloc Gestion aborde la stratégie de l’entreprise dont la compréhension est nécessaire pour le management du SI et pour que celui-ci s’aligne sur cette stratégie. Les étudiants seront capables d’analyser les processus existants au sein d’une entreprise, de définir les processus cibles alignés sur la stratégie et d’optimiser en permanence les procédés métier.
• Le bloc Langues et Communication met en place des enseignements théoriques et pratiques permettant la maîtrise de la langue anglaise et des techniques de communication écrites et orales plus que jamais nécessaires dans le contexte de l'entreprise étendue.
Les + de la formation
Outre les cours magistraux et les TD, la formation inclut de nombreux projets que les étudiants développent par groupes et qui proviennent (de façon non exclusive) d’études de cas d’entreprise.
Les étudiants intéressés peuvent rejoindre la junior entreprise Miage (Junior Miage Concept Paris La Défense https://jmc-parisladefense.com/)
Dans tous les Masters les étudiant·e·s peuvent accéder à une large gamme de modules d’établissement pour compléter leur profil : des « bonus au diplôme », pour acquérir des compétences additionnelles en plus de son Master. Vérifiez dans le livret pédagogique en ligne les choix offerts.
Organisation
Le Master Miage se prépare en deux années avec une alternance de périodes en entreprise et de périodes à l'université. Chaque année comporte deux semestres, et chaque semestre contient des enseignements concernant les trois blocs pré-cités.
Contrôle des connaissances
Spécificité pour l'année 20-21 : Si, pour tenir compte de la situation sanitaire, des restrictions ou des contraintes sont imposées à l'Université Paris Nanterre ou à l'UFR SEGMI, tout ou partie des épreuves, contrôles de connaissances et examens terminaux de la session 1 et de la session 2 pourront se dérouler en mode distancié.
Modalités spécifiques (M3C spécifiques) du Master Miage
En M1 et en M2, la règle par défaut se conforme au régime standard décrit dans le tableau de la disposition G7 des M3C générales. L’évaluation est organisée au niveau de chacun des EC d’une UE en deux sessions.
Pour la session 1 : Chaque EC définit son type d’évaluation :
- « Évaluation continue » incluant au moins deux évaluations de contrôle continu constituant 50% de la note finale et un examen partiel constituant 50% de la note finale ;
- « Contrôle continu intégral » incluant au moins trois évaluations ;
- « Évaluation terminale ».
Pour la session 2 : Pour tout EC, « Évaluation terminale ».
Particularité de validation du Master 1 MIAGE
Disposition M1miage : Outre la disposition M2 des M3C générales, l’étudiant est déclaré admis à l’année si :
- En complément de la disposition M4 des M3C générales, le résultat obtenu à l’UE Professionnalisation est supérieur ou égal à 10, sans que ce résultat compense ou ne soit compensé par les autres UE de la formation et
- En complément à la note 3 de la disposition M2 des M3C générales, le résultat obtenu à l’UE Modélisation, Données et Logiciel est supérieur ou égal à 10, sans que ce résultat compense ou ne soit compensé par les autres UE de la formation et
- En complément à la note 3 de la disposition M2 des M3C générales, le résultat obtenu à l’UE Qualité et Fiabilité 1 est supérieur ou égal à 10, sans que ce résultat compense ou ne soit compensé par les autres UE de la formation.
Après le jury annuel, le résultat au semestre est obtenu par la moyenne des UE du semestre, compte tenu de leur coefficient de pondération, de la disposition M1miage et de la disposition M4 des M3C générales. Aucune mention n’est attribuée pour le résultat d’un semestre.
Si le résultat obtenu à un semestre est supérieur ou égal à 10, et compte tenu de la disposition M1miage et de la disposition M4 des M3C générales, alors l’étudiant est déclaré admis à celui-ci.
Si le résultat obtenu au semestre est inférieur à 10 et si l’étudiant est non admis à l’année, alors il est déclaré non admis au semestre considéré.
Si (1) le résultat obtenu au semestre est inférieur strictement à 10, mais que (2) l’étudiant est admis à l’année compte tenu de la disposition M1miage et de la disposition M4 des M3C générales, alors l'étudiant est déclaré admis par compensation au semestre considéré.
Particularité de validation du Master 2 MIAGE
Disposition M2miage : Outre la disposition M7 des M3C générales, l’étudiant est déclaré admis à l’année si :
- En complément de la disposition M9 des M3C générales, le résultat obtenu à l’UE Professionnalisation est supérieur ou égal à 10, sans que ce résultat compense ou ne soit compensé par les autres UE de la formation et
- En complément à la note 4 de la disposition M7 des M3C générales, le résultat obtenu à l’UE Qualité et Fiabilité 2 est supérieur ou égal à 10, sans que ce résultat compense ou ne soit compensé par les autres UE de la formation et
- En complément à la note 4 de la disposition M7 des M3C générales, le résultat obtenu à l’UE Management et Systèmes d’information 3 est supérieur ou égal à 10, sans que ce résultat compense ou ne soit compensé par les autres UE de la formation.
Après le jury annuel, le résultat au semestre est obtenu par la moyenne des UE du semestre, compte tenu de leur coefficient de pondération, de la disposition M2miage et de la disposition M9 des M3C générales. Aucune mention n’est attribuée pour le résultat d’un semestre.
Si (1) le résultat obtenu à un semestre est supérieur ou égal à 10, et (2) la moyenne pondérée des UE Intelligence des données des deux semestres est supérieure ou égale à 10, compte tenu de la disposition M2miage et de la disposition M9 des M3C générales, alors l’étudiant est déclaré admis à celui-ci.
Si le résultat obtenu au semestre est inférieur à 10 et si l’étudiant est non admis à l’année, alors il est déclaré non admis au semestre considéré.
Si (1) le résultat obtenu au semestre est inférieur strictement à 10, mais que (2) l’étudiant est admis à l’année et que (3) la moyenne pondérée des UE Intelligence des données des deux semestres est supérieure ou égale à 10, compte tenu de la disposition M2miage et de la disposition M9 des M3C générales, alors l'étudiant est déclaré admis par compensation au semestre considéré.
En cas de non admission à l’année de M2, la décision relève d'une délibération du jury. Le redoublement n’est autorisé qu’une seule fois. L’autorisation d’inscription pour la troisième fois et plus relève d'une délibération du jury.
Ouvert en alternance
Type de contrat | Contrat d'apprentissage, Contrat de professionnalisation |
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L'alternance est de trois semaines à l'université et trois semaines en entreprise.
Programme
Sélectionnez un programme
M1 Système d'Information fiables et intelligence des données Apprentissage
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Modélisation, Données et Logiciel
21 créditsBases de Données Avancées
4,5 crédits36hModélisation Architecturale et Patrons de Conception
4,5 crédits36hMéthodes et outils du développement logiciel
6 crédits60hProgrammation Concurrente
3 crédits24hProgrammation Fonctionnelle
3 crédits24h
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
4,5 créditsUE Management et Systèmes d'Information 1
4,5 créditsManagement de Projet Système d'information
3 crédits36hGestion des Ressources Humaines et Systèmes d'information
1,5 crédits18h
UE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Langues
3 créditsAnglais S7
3 crédits18h
UE S'investir pour son université et dans son projet personnel
1,5 créditsUE Projet
1,5 créditsProjet Collaboratif 1 - DevOps 1
1,5 crédits24h
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
9 créditsUE Qualité et Fiabilité 1
9 créditsInfrastructures Virtuelles et Conteneurs
3 crédits24hOptimisation Combinatoire
3 crédits36hBusiness Intelligence
3 crédits36h
UE Se former en milieu professionnel
10,5 créditsUE Professionalisation
10,5 créditsMéthodologie
1,5 crédits12hMémoire Recherche et développement
7,5 créditsSoutenance de stage
1,5 crédits
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
6 créditsUE Management et Systèmes d'Information 2
6 créditsMarketing Numérique
3 crédits36hArchitectures des Systèmes d'information
3 crédits36h
UE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Langues
3 créditsAnglais S8
3 crédits18h
UE S'investir pour son université et dans son projet professionnel
1,5 créditsUE Projet
1,5 créditsProjet Collaboratif 2 - DevOps 2
1,5 crédits24h
M2 Systèmes d'Information fiables et intelligence des donnés Apprentissage
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Qualité et Fiabilité 2
9 créditsFiabilité et Systèmes Répartis
4,5 crédits36hSécurité des Systèmes d'information
4,5 crédits36h
UE Intelligence des Données 1
6 créditsTraitement de Données Massives
4,5 crédits36hData Analytics
1,5 crédits18h
UE Managemement et Systèmes d'Information 3
6 créditsArchitectures des SI Complexes
3 crédits36hTransformation Digitale et Gouvernance des Systèmes d'information
3 crédits36h
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
4,5 créditsUE Intelligence des Données 2
4,5 créditsData Mining
3 crédits24hDroit et Données
1,5 crédits12h
UE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Langues
3 créditsAnglais S9
3 crédits24h
UE S'investir pour son université et dans son projet professionnel
1,5 créditsUE Projet
1,5 crédits
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
9 créditsUE Intelligence des Données 3
9 créditsApplications du Machine Learning
3 crédits24hProjet Systèmes d'information et Données
6 crédits46h
UE Conduire un travail personnel mobilisant la recherche/l'expertise OU Se former en milieu professionnel
21 créditsUE Professionalisation
21 créditsMéthodologie
3 crédits12hMémoire Recherche et développement
15 créditsSoutenance de stage
3 crédits
Admission
Conditions d'admission
Master 1 :
Modalités : dossier et entretien
Critères généraux : Titulaire de licence MIASHS parcours MIAGE ou Informatique
Acquis académiques : Compétences en informatique
Pièces demandées dans le dossier : Relevés de notes depuis le baccalauréat + fiche candidat MIAGE + lettre de motivation + CV
Master 2 :
Modalités : dossier et entretien
Critères généraux : Titulaire de Master 1ère année mention MIAGE ou mention Informatique avec des compétences de gestion
Acquis académiques : Compétences en informatique, en gestion
Pièces demandées dans le dossier : Relevés de notes depuis le baccalauréat + fiche candidat MIAGE + lettre de motivation + CV
Et après
Poursuite d'études
Bien qu'étant principalement destiné à l'insertion professionnelle, le Master Miage permet toutefois de poursuivre des études doctorales en spécialité Informatique.
Insertion professionnelle
Le Master Miage prépare des cadres prêts à intégrer la vie active en tant que :
● Experts en méthodes et outils d’urbanisation des SI et des technologies Internet,
● Architectes techniques, architectes de SI, consultants en SI, urbanistes des SI, responsables au sein des directions des services informatiques et des services de SI,
● Data scientist,
● Ingénieurs d’études et développement dans les PME, les grands groupes et les administrations,
● Intégrateurs d’applications
● Administrateurs de données
● Administrateurs de systèmes d’information