1. A propos de la spécialité : Sciences des Données & Big Data

La spécialité Sciences des données & Big Data prépare des spécialistes capables de comprendre, manipuler et exploiter de très grands volumes de données provenant de sources variées. Elle couvre tout le cycle de traitement des données : collecte, nettoyage, stockage, analyse statistique, apprentissage automatique, modélisation prédictive et visualisation. Les étudiants apprennent à utiliser des technologies avancées comme Hadoop, Spark, les bases de données NoSQL, ainsi que des langages tels que Python ou R. Cette formation développe des compétences en intelligence artificielle, en optimisation des algorithmes et en gestion d’infrastructures distribuées. Les diplômés sont capables de transformer des données massives en informations pertinentes pour aider les entreprises à anticiper les tendances, améliorer leurs stratégies et prendre des décisions éclairées dans des secteurs variés comme la santé, la finance, l’industrie, le marketing ou le numérique.

2. Liste des thèses en sciences des données & big data

1. Big Data entre Qualité & Sécurité de données
2. Transformer Les Big Social Data En Prévision - Méthodes Et Technologies
3. Approche dirigée par les modèles pour l'implantation de bases de données massives sur des SGBD NoSQL
4. Visualisation interactive des données pour l’analyse et la recherche exploratoire dans un contexte big data
5. Modélisation d’un système d’information décisionnel intégrant les concepts de l’intelligence artificielle, de Big Data et de data science
6. Analyse des politiques publiques en matière d’adoption du Cloud Computing et du Big data
7. Un système Informatique Communautaire et AdapTatif support d’une Communauté de Pratique pour un apprentissage basé sur la résolution de problèmes
8. L'entreposage des données et le business intelligence sur le cloud computing
9. Modèle de stockage et d‘accès aux données dans les Big Data et les Cloud Computing
10. Modèles d'adaptation de diagnostic de connaissances dans un cadre d’apprentissage à grande échelle
11. Réduction de dimension en régression logistique, application aux données Actu-Palu
12. Spark au service d’ETL pour la gestion des données RDF streaming
13. Le big data en santé Richesse et conditions d’accès
14. Phénomène Big Data en entreprise : processus projet, génération de valeur et Médiation Homme-Données