Niveau d'étude visé
BAC +5
ECTS
120 crédits
Durée
2 ans
Composante
Sciences économiques, gestion, mathématiques et informatique
Présentation
La formation MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion d’Entreprises) se situe par essence au carrefour de l’informatique et de la gestion d’entreprises.
Le diplôme de Master MIAGE « Systèmes d’information fiables et intelligence des données » de l’Université Paris Nanterre propose une double compétence et vise la formation des futurs acteurs du développement des organisations capables d’accompagner et de piloter les évolutions de la stratégie des entreprises et des évolutions technologiques numériques. Il se prépare en deux années avec deux formats possibles d’organisation des études : classique avec un stage en entreprise en fin de chacune des deux années ou apprentissage avec alternance de périodes à l’université et de périodes en entreprise tout au long de chacune des deux années.
Organisation
Le Master MIAGE se prépare en deux années avec un stage en entreprise en fin de chacune des deux années, ou une alternance de périodes en entreprise et de périodes à l'université. Chaque année comporte deux semestres.
Contrôle des connaissances
En M1 et en M2, la règle par défaut se conforme au régime standard décrit dans les dispositions relatives aux masters : règles 6.1 à 6.7 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 des évaluations de contrôle continu et un examen partiel constituant au moins 50% de la note finale ;
- « Contrôle continu intégral » incluant au moins trois évaluations ;
- « Évaluation terminale ». - Pour la session 2 : Pour tout EC, « Évaluation terminale ».
► PARTICULARITÉS DE VALIDATIONS :
- Particularité de validation du Master 1 MIAGE
En complément des dispositions générales applicables aux Masters, et notamment de la disposition 6.2 des M3C générales, l'étudiant est déclaré admis à la première année du Master MIAGE si les conditions prévues par les M3C générales sont satisfaites et si l'UE Professionnalisation est acquise.
L'UE Professionnalisation est acquise lorsque la note obtenue à cette UE est supérieure ou égale à 10/20.
Cette UE ne peut être acquise par compensation. En conséquence, une note strictement inférieure à 10/20 à l'UE Professionnalisation entraîne la non-validation de l'année, y compris lorsque la moyenne annuelle est supérieure ou égale à 10/20 et que les autres conditions prévues par les M3C générales sont satisfaites.
La note obtenue à l'UE Professionnalisation demeure prise en compte dans le calcul des moyennes du semestre et de l'année conformément aux coefficients de pondération prévus par la maquette de formation.
Après le jury annuel, le résultat au semestre est déterminé conformément à la disposition 6.5 des M3C générales et à la présente disposition M1-MIAGE.
Lorsque le résultat obtenu à un semestre est supérieur ou égal à 10/20 et que les conditions prévues par les M3C générales ainsi que par la disposition M1-MIAGE sont satisfaites, l'étudiant est déclaré admis à ce semestre.
Lorsque le résultat obtenu à un semestre est strictement inférieur à 10/20 mais que l'étudiant est déclaré admis à l'année en application des M3C générales et de la disposition M1-MIAGE, le semestre considéré est déclaré admis par compensation.
- Particularité de validation du Master 2 MIAGE
Disposition M2miage : En complément des dispositions générales applicables aux Masters, et notamment de la disposition 6.2 des M3C générales, l'étudiant est déclaré admis à la deuxième année du Master MIAGE si les conditions prévues par les M3C générales sont satisfaites et si l'UE Professionnalisation est acquise.
L'UE Professionnalisation est acquise lorsque la note obtenue à cette UE est supérieure ou égale à 10/20.
Cette UE ne peut être acquise par compensation. En conséquence, une note strictement inférieure à 10/20 à l'UE Professionnalisation entraîne la non-validation de l'année, y compris lorsque la moyenne annuelle est supérieure ou égale à 10/20 et que les autres conditions prévues par les M3C générales sont satisfaites.
La note obtenue à l'UE Professionnalisation demeure prise en compte dans le calcul des moyennes du semestre et de l'année conformément aux coefficients de pondération prévus par la maquette de formation.
Après le jury annuel, le résultat au semestre est déterminé conformément à la disposition 6.5 des M3C générales et à la présente disposition M2-MIAGE.
Lorsque le résultat obtenu à un semestre est supérieur ou égal à 10/20 et que les conditions prévues par les M3C générales ainsi que par la disposition M2-MIAGE sont satisfaites, l'étudiant est déclaré admis à ce semestre.
Lorsque le résultat obtenu à un semestre est strictement inférieur à 10/20 mais que l'étudiant est déclaré admis à l'année en application des M3C générales et de la disposition M2-MIAGE, le semestre considéré est déclaré admis par compensation.fois et plus relève d'une délibération du jury.
Ouvert en alternance
Type de contrat | Contrat d'apprentissage |
|---|
L'alternance est soit selon le rythme de trois jours à l'université et deux jours en entreprise ou alors selon le rythme 3 semaines à l’université et 3 semaines en entreprises.
Stages
Stage | Obligatoire |
|---|---|
Durée du stage | 12 semaines en M1 et 20 semaines en M2 |
Programme
Sélectionnez un programme
Ingénierie des systèmes intelligents
La formation MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion d’Entreprises) se situe par essence au carrefour de l’informatique et de la gestion d’entreprises.
Le diplôme de Master MIAGE « Systèmes d’information fiables et intelligence des données » de l’Université Paris Nanterre propose une double compétence et vise la formation des futurs acteurs du développement des organisations capables d’accompagner et de piloter les évolutions de la stratégie des entreprises et des évolutions technologiques numériques. Il se prépare en deux années avec deux formats possibles d’organisation des études : classique avec un stage en entreprise en fin de chacune des deux années ou apprentissage avec alternance de périodes à l’université et de périodes en entreprise tout au long de chacune des deux années.
Au choix : 1 parmi 2
Itinéraire Formation Initiale
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
19,5 créditsOptimisation Combinatoire
4,5 crédits36hProgrammation fonctionnelle et pipeline
4,5 crédits24hApprentissage Statistique
4,5 crédits24hBases de données NoSQL
4,5 crédits36hRecherche et développement 1
1,5 crédits12h
UE Connaissances et compétences disciplinaires d'approfondissement
4,5 créditsLogiciels eco-responsables
3 crédits24hEntreprenariat
1,5 crédits12h
UE Compétences linguistiques
3 créditsAnglais
3 crédits18h
UE Projets académiques et professionnels
3 créditsProjet
3 crédits24h
Itinéraire Formation Alternance
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
19,5 créditsOptimisation combinatoire
4,5 crédits36hProgrammation fonctionnelle et pipeline
4,5 crédits24hApprentissage Statistique
4,5 crédits24hBases de données NoSQL
4,5 crédits36hRecherche et développement 1
1,5 crédits12h
UE Connaissances et compétences disciplinaires d'approfondissement
4,5 créditsLogiciels eco-responsables
3 crédits24hEntreprenariat
1,5 crédits12h
UE Compétences linguistiques
3 créditsAnglais
3 crédits18h
UE Projets académiques et professionnels
3 créditsProjet
3 crédits24h
Au choix : 1 parmi 2
Itinéraire Formation Initiale
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
18 créditsGraphes
4,5 crédits36hInfrastructures virtuelles, conteneurs et cloud computing
3 crédits24hArchitectures logicielles
4,5 crédits36hMachine Learning avancé
3 crédits24hInformatique décisionnelle
3 crédits24h
UE Connaissances et compétences disciplinaires d'approfondissement
4,5 créditsDroit numérique
1,5 crédits12hManagement de projets
3 crédits24h
UE Stage et travail de recherche
7,5 créditsStage
1,5 créditsTravail personnel de recherche
6 crédits12h
Itinéraire Formation Alternance
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
18 créditsGraphes
4,5 crédits36hInfrastructures virtuelles, conteneurs et cloud computing
3 crédits24hArchitectures logicielles
4,5 crédits36hMachine Learning avancé
3 crédits24hInformatique décisionnelle
3 crédits24h
UE Connaissances et compétences disciplinaires d'approfondissement
4,5 créditsDroit numérique
1,5 crédits12hManagement de projets
3 crédits24h
UE Stage et travail de recherche
7,5 créditsStage
1,5 créditsTravail personnel de recherche
6 crédits12h
Au choix : 1 parmi 2
Itinéraire Formation Initiale
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
21 créditsDeep Learning
4,5 crédits36hContrats, tests et assurance qualité
4,5 crédits36hSécurité des systèmes informatiques
3 crédits36hIngénierie des données et des connaissances pour les LLM
3 crédits36hTraitement de données massives
3 crédits36hAnalyse des données et systèmes de recherche d'information
3 crédits36h
UE Connaissances et compétences disciplinaires d'approfondissement
4,5 créditsGouvernance des SI
3 crédits36hEthique du numérique
1,5 crédits12h
UE Compétences linguistiques
3 créditsPréparation au toeic
3 crédits18h
UE Projets académiques et professionnels
1,5 créditsProjet Analyse avancée des données
1,5 crédits12h
Itinéraire Formation Alternance
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
21 créditsDeep Learning
4,5 crédits36hContrats, tests et assurance qualité
4,5 crédits36hSécurité des systèmes informatiques
3 crédits36hIngénierie des données et des connaissances pour les LLM
3 crédits36hTraitement de données massives
3 crédits36hAnalyse des données et systèmes de recherche d'information
3 crédits36h
UE Connaissances et compétences disciplinaires d'approfondissement
4,5 créditsGouvernance des SI
3 crédits36hEthique du numérique
1,5 crédits12h
UE Compétences linguistiques
3 créditsPréparation au toeic
3 crédits18h
UE Projets académiques et professionnels
1,5 créditsProjet Analyse avancée des données
1,5 crédits12h
Au choix : 1 parmi 2
Itinéraire Formation Initiale
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
12 créditsProgrammation concurrente et distribuée
3 crédits36hProjet sciences des données
7,5 crédits48hRecherche et développement 2
1,5 crédits12h
UE Stage et travail de recherche
18 créditsStage
3 créditsTravail de recherche personnel
15 crédits12h
Itinéraire Formation Alternance
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
12 créditsProgrammation concurrente et distribuée
3 crédits36hProjet sciences des données
7,5 crédits48hRecherche et développement 2
1,5 crédits12h
UE Stage et travail de recherche
18 créditsStage
3 créditsTravail de recherche personnel
15 crédits12h
