Formation Continue et Alternance

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1 PROGRAMME PÉDAGOGIQUE PRÉVISIONNEL* MASTER (M2) - Domaine Sciences, Technologies, Santé - 2 ème année Mention Informatique - Diplôme national BAC+5 RNCP Parcours «Technologies de l Information et Web» Le master informatique professionnel (M2) - 2 ème année, parcours «TIW» est délivré après l acquisition de 60 crédits. Liste des unités d enseignements Nombre de crédits Volume horaire CM TD TP Intergiciels et services WEB Administration des systèmes et des bases de données Gestion et analyse de données massives (Big Data) Système d information dans les entreprises et processus métier Interopérabilité des systèmes d information Sécurité des systèmes d information Cloud Computing Fouille de données (Data Mining) Projet Anglais pour la communication professionnelle INFO-Métier Connaissance Métier INFO-Droit Droit de l informatique et de l Internet Retour d expérience (RE) Sous total Travail d application tutoré 74 Evaluation en situation professionnelle** 21 Soutenance 6 TOTAL * informations non contractuelles *L évaluation en situation professionnelle donne lieu à un mémoire et à une présentation orale devant un jury (fixée le 07/09/2017)

2 Intergiciels et Services WEB L objectif est de comprendre et pratiquer les architectures orientées composants et services, les standards et frameworks associés. Approfondir les notions de programmation utilisées sur les serveurs d applications et savoir utiliser les outils associés. Les pré-requis nécessaires : M1 informatique avec les bases de la programmation Web côté serveur en Java, de la programmation client en Javascript, du génie logiciel, des ORM (Object-Relational Mapping) et de l intégration de données. L enseignement proposé vise à rendre les étudiants opérationnels sur des systèmes d'information de dimension industrielle. Il leur permet de comprendre et d'expérimenter le fonctionnement des frameworks à base de composants et de services, puis de programmer et de déployer des composants et des services sur serveur d'application. Un tour d horizon des approches de composition de services Web et de micro-services est proposé, et les solutions classiquement utilisées sont mises en œuvre. Enfin les aspects performances côté serveur et client sont également abordés. Mots-clés : Serveur d Application, Composants, Services Web, Micro-Services, Composition de Services, Performance, frameworks, ESB (Enterprise Service Buc) Administration des systèmes et des bases de données L objectif de cet enseignement a un double objectif : acquérir un ensemble de connaissances de base en administration système linux (installation et configuration de logiciel, utilisation de conteneur, configuration du réseau,...) et étudier plus en profondeur de l'administration et la configuration de serveur de base de données. Les pré-requis nécessaires : Connaissance de base en système et réseau et en bases de données. Descriptif de l enseignement : Administration système pour les systèmes d information, Administration des serveurs web/d application, Fonctionnement des SGBDR, Allocation et partage de ressources, Persistance des données (réplication, archivage et reprise après panne), Administration logique. La partie système s appuie sur la mise en place d'un environnement de développement utilisable via l'utilisation de conteneur docker. La partie base de données s'appuiera sur la mise en place d'un cluster de serveur. Mots-clés : Administration système, base de données, réplication. Gestion et analyse de données massives (Big data) L objectif de l enseignement est les connaissances sur les différents types d analyses de données massives (Big Data Analytics) que les organisations peuvent utiliser. Comment l analyse de données massives peut aider, par exemple, à faire de la prédiction, à comprendre des pratiques, à opérer des analyse à grande échelle, etc. Les pré-requis nécessaires : Connaissances sur les systèmes de fichiers distribués, les architectures distribuées, les bases de données, la modélisation de données et les techniques d analyse de données. Cette enseignement traite (1) de la genèse et de l état de l art du Big Data, (2) du passage à l échelle et des systèmes de fichiers distribués utilisés dans l écosystème Hadoop/MapReduce et (3) de l architecture de référence pour les applications Big Data. Cet enseignement apporte une compréhension approfondie du paradigme Hadoop/MapReduce, une expérience relative à la construction et l administration de cluster Hadoop et le réglage de ses performances. Sont étudiés comment intégrer différents services compatibles avec l écosystème Hadoop et comment développer des applications en utilisant le modèle de programmation MapReduce. Cet enseignement abordera également quelques technologies spécifiques comme Apache Cassandra, HBase etc., ainsi que le chargement, le partitionnement, l interrogation et la gestion de données structurées avec Hadoop. Mots-clés : Intégration, partitionnement, requêtes distribuées, Map/Reduce, Hadoop, requêtes analytiques, passage à l échelle, analyse de données massives. 1/4

3 Système d information dans les entreprises et processus métier Objectif de l enseignement : les progiciels de gestion intégrée (dit ERP pour Entreprise Resource Planning) sont des applications dont le but est de coordonner l'ensemble des activités (de production, mais aussi de support) d'une entreprise dans un même système d'information. Cet enseignement fournit un socle de connaissances de base sur la modélisation des processus métiers (dit BPM pour Business Process Model) des entreprises, dont en particulier avec l ERP SAP utilisé en TP. L enseignement apporte également un éclairage sur la question de l urbanisation des systèmes d information. Interopérabilité des Systèmes d information Cet enseignement présente les problèmes d interopérabilité liés aux échanges de données dans les systèmes d information et donne des solutions standards à mettre en œuvre pour les résoudre. En particulier, sont présentées les principales techniques de représentation des connaissances basées sur les graphes et leurs applications dans le Web sémantique ainsi que les techniques d accès aux données à travers une ontologie et dans le cadre du Linked Data. Sécurité des systèmes d information Cet enseignement a pour objectif de sensibiliser les étudiants à la question de la sécurité et à ses enjeux, au travers de l analyse des risques notamment. L enseignement vise à faire acquérir aux étudiants des bases techniques (cryptographie, authentification, contrôle d accès) et les bonnes pratiques du développement d applications web. Les pré-requis nécessaires : Programmation d application Web, bases de réseaux et de bases de données. L enseignement est décomposé en cinq blocs thématiques comportant des travaux dirigés et pratiques Politiques de sécurité et analyse de risques (ex : méthode EBIOS), Bases de la cryptographie (ex : symétrique, asymétrique, hash, protocoles, certificats) Communications web sécurisées et authentification (ex : CAS, OpenID, SAML, SSO) Vulnérabilités logicielles des applications web (ex : OWASP, SQLi, XSS, CSRF) Gestion des droits (autorisations) (ex : MAC, DAC, RBAC, XACML) Mots-clés : ANSSI, méthode EBIOS, confidentialité, intégrité, authenticité, cryptographie, authentification, autorisation, vulnérabilités web Cloud Computing Le but de cet enseignement est de réaliser une introduction au Cloud computing en se focalisant sur la couche de service infrastructure, communément appelée IaaS (Infrastructure as a Service). On y présente les principes et technologies de la virtualisation ainsi que les problématiques de stockage et d interconnexions des ressources. Ces problématiques sont donc abordées sous l angle du Cloud Computing où les ressources sont souvent nombreuses, distantes et partagées. Enfin, étant donné l impact écologique non négligeable de telles infrastructures, une sensibilisation au Green computing est également proposée. Les principaux thèmes abordés seront les suivants : Introduction au Cloud computing en se focalisant sur la couche de service infrastructure (IaaS) Les principes et technologies de virtualisation (ex : translation binaire, paravirtualisation et virtualisation par assistance matérielle) Ecosystème de la virtualisation : hyperviseurs, machines virtuelles, containers, technologies de migrations, switchs virtuels. Les infrastructures de stockage : étude des technologies FC (Fiber Channel) et iscsi mais aussi des systèmes de stockage distribués tel que Ceph. Green computing Mots-clés : Virtualisation, IaaS, Stockage et Réseau. 2/4

4 Fouilles de données Data Mining Cet enseignement a pour objectif d introduire les fondamentaux de la fouille de données et de sensibiliser les étudiants aux verrous actuels en fouille de données. Les différents concepts abordés seront illustrés sur des applications réelles (e.g. systèmes de recommandation, analyse de logs, analyse de réseaux sociaux, fouille d opinion, détection d'évènements, etc.). Leur mise en œuvre sera effectuée sur des plates-formes libres (Weka, Knime, scikit-learn). Un intérêt particulier sera donné sur les problèmes de passage à l échelle des différentes approches étudiées. Les pré-requis nécessaires : Bases de programmation, d algorithmique, de bases de données et de logique de niveau M1. L enseignement vise à connaître les bases de la fouille de motifs sous contraintes et des méthodes de partionnement (clustering, bi-clustering, co-clustering) puis de les mettre en œuvre afin d analyser des données réelles et produire de la valeur ajoutée sur ces données. Un tour d horizon des problématiques actuelles est également proposé. L enseignement est décomposé de la façon suivante : Présentation d un Processus KDD ou d un projet Data Science, Fouille de motifs fréquents ( itemsets et règles d association) et algorithmes/explorations classiques (Apriori, Eclat, FP-Growth, parcours en largeur/profondeur, beam search),fouille de motifs sous contraintes : étude et exploitation des propriétés des contraintes (anti-monotonie, contraintes convertibles, contraintes faiblement (anti-)monotone, contraintes monotones/anti-monotones par morceau, convexité), Langage de motifs plus sophistiqués (concepts formels, séquences, graphes, graphes dynamiques, graphes augmentés, ), Partitionnement de données : (Bi- Co- Subspace-) Clustering, Ouverture vers les problématiques actuelles (analyse de flux de données, fouille de données interactive, parallélisation, instant mining) Mots-clés KDD, fouille de motifs, contraintes, séquences, graphes, flux, clustering Projet L objectif de cet enseignement est d améliorer les compétences de travail collaboratif, de génie logiciel et de gestion de projet des étudiants sur un cas concret. Les équipes d étudiants doivent être capables d organiser et de planifier la réalisation d un logiciel conséquent, de le réaliser en produisant les livrables associés et idéalement de pouvoir mettre le logiciel en production. Pré-requis nécessaires : M1 informatique, compétences techniques requises variables selon les projets. L'organisation de cet enseignement vise à se rapprocher des conditions de réalisation de projets par une société de service : les enseignants jouent le rôle de maîtrise d ouvrage, les équipes de 4 à 6 étudiants jouent le rôle de la maîtrise d œuvre et le responsable de l enseignement celui du directeur de projet. Deux rôles spécifiques de responsable projet et responsable qualité sont définis au sein de chaque équipe. Un appel à projet auprès des enseignants permet de constituer le portefeuille de projets réparti entre les équipes. L accent est mis sur les projets utilisant des technologies innovantes et répondant à un besoin identifié d utilisateurs réels. Chaque équipe a la responsabilité de la bonne marche du projet, allant de la rédaction du cahier des charges, de la définition des jalons jusqu à la livraison des produits et leurs mises en production en accord avec le commanditaire. Des journées dédiées au projet (périodes de «sprint») sont prévues à l emploi du temps pour la réalisation du projet. Mots-clés : Gestion de projet, développement, travail d équipe, génie logiciel, spécification, recette 3/4

5 Connaissance Métier L objectif de cette unité d enseignement est de permettre aux étudiants de comprendre le marché informatique/numérique) sur lequel ils vont entrer et les attitudes/compétences à développer pour parvenir à s y intégrer et s y maintenir dans de bonnes conditions. L enseignement proposé vise à faire connaître l écosystème du marché informatique et ses us et coutumes. Il est donc impératif de décoder les facteurs clés de succès qui permettent de s insérer dans la vie professionnelle. Mots clés : styles comportementaux, écosystème du marché informatique, projet et parties prenantes, métiers de l informatique, organisation matricielle, compétences, valeurs et visions. Droit de l informatique et de l Internet L objectif de cet enseignement est une sensibilisation aux enjeux juridiques des technologies informatiques afin qu ils soient capables dans leur avenir professionnel d intégrer les aspects juridiques à toute gestion de projet dans le domaine informatique. Il s agit également de les inciter à faire de la veille prospective sur le droit et les enjeux juridiques de l innovation. L enseignement proposé vise à ce que les étudiants maîtrisent les notions de base de la propriété intellectuelle dans un contexte informatique. Il s agit pour eux d interroger leurs compétences techniques d un point de vue juridique et de les amener à se questionner sur les potentiels contentieux liés à la mise en œuvre de tout projet informatique. Mots clés : propriété littéraire et artistique, droit d auteur, informations personnelles, vie privée à l heure du numérique, droit des bases de données, droit de l internet, droit de la communication, infractions aux systèmes d information. Anglais Pour la communication professionnelle L objectif est d atteindre au minimum le niveau B2 dans le cadre européen commun de référence. Ecrit : Rédaction d articles scientifiques, d abstracts, de comptes rendus de réunion, de comptes rendus de documents vidéo et articles de presse en lien avec le domaine d étude. Rédaction de courriers formels et de profils de postes en vue de recrutement. Travail de compréhension écrite sur des documents professionnels (articles scientifiques, rapports annuels d activité, longs articles de presse spécialisée ). Oral : Pouvoir s exprimer avec spontanéité, maîtrise de la communication formelle et informelle dans la spécialité. Travailler dans la compréhension orale grâce à des documents authentiques vidéo et audio. Communication : Participation active à un congrès de type congrès international (séance poster, présentation orale de travaux de recherche à l aide d un diaporama), participation à un entretien de recrutement en tant que recruteur, participation à une réunion pour y défendre son point de vue et /ou y présenter des informations de façon formelle et professionnelle. Participation à toutes sortes de négociations plus ou moins formelles. Etude de cas, élaboration de projets 4/4