Descriptif détaillé du parcours Université : Sfax Etablissement : ISIMS Licence Mastère Recherche Domaine de formation : Sciences et Technologie Mention Informatique Parcours : Enterprise System Engineering Semestre 1 N 1 2 3 4 Unité d'enseignement Type de l'ue Volume des heures de formation présentielles (14 (Fondamentale / Transversale Elément constitutif d'ue (ECUE) semaines) (UE) / Optionnelle) C TD TP CI UE Fondamentale Entreprise System Architecture Cloud Computing and big data Human Computer Interactions / Social Media Advanced Applied Mathematics UEF1 UEF2 UEF3 UEF4 Entreprise System Architecture Cloud Computing and big data Human Computer Interactions / Social Media Nombre des Crédits accordés ECUE (le cas échéant) UE Coefficients ECUE (le cas échéant) UE Modalité d évaluation Contrôle continu Régime mixte 42 6 6 3 3 X 42 6 6 3 3 X 42 6 6 3 3 X Advanced Applied Mathematics 42 6 6 3 3 X UE Optionnelle 6 Computer Networks UEO1 Computer Networks 42 3 3 1,5 1,5 X 7 Enterprise Mobile computing UEO2 Enterprise Mobile computing 42 3 3 1,5 1,5 X Total 252 30 30 15 1
Descriptif détaillé du parcours Université : Sfax Etablissement : ISIMS Licence Mastère Recherche Domaine de formation : Sciences et Technologie Mention Informatique Parcours : Enterprise System Engineering Semestre 2 N Unité d'enseignement Type de l'ue Volume des heures de formation présentielles (14 (Fondamentale / Transversale Elément constitutif d'ue (ECUE) semaines) (UE) / Optionnelle) C TD TP CI Nombre des Crédits accordés ECUE (le cas échéant) UE Coefficients ECUE (le cas échéant) UE Modalité d évaluation Contrôle continu Régime mixte UE Fondamentale 1 E-Business UEF1 E-Business 42 6 6 3 3 X 2 3 4 Integrated Application systems Entreprise Business Intelligence Interoperability systems UEF2 UEF3 UEF4 Integrated Application systems 42 6 6 3 3 X Entreprise Business Intelligence 42 6 6 3 3 X Interoperability systems 42 6 6 3 3 X 6 UE Optionnelle Customer Relationship Management (CRM) UEO1 Customer Relationship Management (CRM) 42 3 3 1,5 1,5 X 7 SCM/Logistics UEO2 SCM/Logistics 42 3 3 1,5 1,5 X Total 252 30 30 15 2
Descriptif détaillé du parcours Université : Sfax Etablissement : ISIMS Licence Mastère Recherche Domaine de formation : Sciences et Technologie Mention Informatique Parcours : Enterprise System Engineering Semestre 3 N 1 2 Unité d'enseignement Type de l'ue Volume des heures de formation présentielles (14 (Fondamentale / Transversale Elément constitutif d'ue (ECUE) semaines) (UE) / Optionnelle) C TD TP CI UE Fondamentale Testing/quality management Research Methodologies UEF1 UEF2 Nombre des Crédits accordés ECUE (le cas échéant) UE Coefficients ECUE (le cas échéant) UE Modalité d évaluation Contrôle continu Testing/quality management 42 6 6 3 3 X Research Methodologies 42 6 6 3 3 X Régime mixte 3 People Management UEF3 People Management 42 6 6 3 3 X 4 Entreprise strategic Management UEF4 Entreprise strategic Management 42 6 6 3 3 X 6 7 UE Optionnelle IT project management UEO1 IT project management 42 3 3 1,5 1,5 X Final thesis (introduction) UEO2 Final thesis (introduction) 42 3 3 1,5 1,5 X Total 252 30 30 15 3
Semestre 4 Stage et Mémoire de fin d études (30 crédits) At the end of the third semester, students will be asked to work on a master project. This project will be held in a research center, private firmes, research laboratory and will be for 6 mounths. Each master's thesis must be approved by a committee composed of a regular member of the graduate faculty under whose direction it was written and two other members of the graduate faculty nominated by the department chairperson or graduate program coordinator and appointed by the dean of the Graduate School. The master thesis credits is : 30 ECTS. 4
Fiche descriptive d une unité d enseignement (UE) et de ses éléments constitutifs (ECUE) Intitulé de l UE Enterprise Systems Architecture Nombre des crédits :6 Code UE : UEF1 Université : Sfax Domaine de formation : Science et Technologie Diplôme Mastère : Recherche Etablissement : ISIM de Sfax Mention : Informatique Parcours : Enterprise System Engineering Semestre S1 (M1) 1- Objectifs de l UE (Savoir, aptitude et compétences) This module intends to frame the student with the actual situation of Enterprise information systems development and integration. From nowadays and future context emerge the need to develop solutions efficiently integrated with existent ones (legacy) and competitive against new business paradigm rules: flexibility to multimodal support, agility to easily adapt and react to continuous requirements changes and interoperable with different solutions. 2- Pré-requis (définir les UE et les compétences indispensables pour suivre l UE concernée) Students must be prepared with: Information System analysis skills Computer/Web Programming skills Students must be provided with: Learning materials guides Access to integration frameworks Learning hand-outs and relevant literature 3- Eléments constitutifs de l UE (ECUE) 3.1- Enseignements Eléments constitutifs Volume horaire semestriel (1 semestre= 14 semaines Crédits Cours TD TP Autres Enterprise Systems Architecture 42 6 Total 42 6 3.2- Activités pratiques (Projets, stages, mémoires ) Activités pratiques Durée Crédits 5
de l UE Travaux sur terrain Projets Stages Autres Total 4- Contenu (descriptifs et plans des cours) 4.1- Enseignements (Présenter une description succincte des programmes de chaque ECUE et joindre le programme détaillé à la fiche descriptive de l UE) Annexe 1 : Enterprise Systems Architecture 4.2- Activités pratiques de l UE (Présenter une description succincte des objectifs, des contenus et des procédures d organisation de chaque activité) The students will be prepared to deal in a pragmatic way to objective questions related to the information systems integration within and between business enterprises. The intended competencies will allow the student to be able: to behave as a System Architect to model solutions and to project new architectures to use paradigms, define efficient strategies and supporting technologies to apply. to identify and follow integrations patterns 5- Méthodes pédagogiques et moyens didactiques spécifiques à l UE (méthodes et outils pédagogiques, ouvrages de référence, recours aux TIC-possibilités d enseignement à distance ) This learning unit will run within class as well as in blend-learning environment, using remote communication tools (mainly videoconference). It is supported in study cases specific documentation and supporting technology documentation. All the contents for each lecture and exercise have to be delivered in form of powerpoint presentation or any other digital form. Basic References P. Eeles and P. Cripps, The Process of Software Architecting, Addison-Wesley, 2010 The Art of Enterprise Information Architecture: A Systems-Based Approach for Unlocking Business Insight, IBM Press, 2010 O. Zimmermann, An Architectural Decision Modeling Framework for Service-Oriented Architecture Design, PhD thesis, Univ. of Stuttgart, 2009 Cloud Computing, A Practical Approach, Toby Velte, Anthony Velte, Robert Elsenpeter, McGraw-Hill Osborne, 2009 Ubiquitous Computing: Smart Devices, Environments and Interactions, Stefan Poslad, Wiley-Blackwell, 2009 6
6-Examens et évaluation des connaissances 6.1- Méthodes d évaluation et régimes d examens (Préciser le régime d évaluation préconisé : contrôle continu uniquement ou, régime mixte c à d contrôle continue et examens finaux) Régime mixte 6.2- Validation de l UE (présenter les poids des épreuves d examens pour le calcul de la moyenne de l ECUE, les coefficients des ECUE et le coefficient de l UE au sein du parcours). ECUE Enterprise Systems Architecture Ecrit Epreuves Oral Contrôle TP et Autres Pondération Epreuves Examen final Ecrit Oral TP et Autres Pondération Coef.de l ECUE Coef.de l UE au sein du parcours X 30 % X 70% 3 3 6.3- Validation des stages et des projets 7
Fiche descriptive de l UE : ENTERPRISE SYSTEMS ARCHITECTURE Code UE : UEF1 Annexe 1 : ECUE n 1 ENTERPRISE SYSTEMS ARCHITECTURE course plan Objectifs This module intends to frame the student with the actual situation of Enterprise information systems development and integration. From nowadays and future context emerge the need to develop solutions efficiently integrated with existent ones (legacy) and competitive against new business paradigm rules: flexibility to multimodal support, agility to easily adapt and react to continuous requirements changes and interoperable with different solutions. Cloud-based Multi-Enterprise Information Systems scenarios will be considered. Module content Lecture 1: Motivation and Framework Lecture 2: Enterprise Systems Architecture: RoadMap Lecture 3: Enterprise Architecture Frameworks Lecture 4: Enterprise Architecture towards Enterprise Interoperability Lecture 5: Enterprise Interoperability Frameworks Lecture 6: Architecture Description Language (ADL) Lecture 7: Enterprise Application Architecture Planning Lecture 8: Supporting Technologies (I): WCF Lecture 9: Supporting Technologies (I): Restful Lecture 10: Supporting Technologies (I): SOA and Cloud Computing Lecture 11: System Architect - Enterprise Systems Integration Patterns 8
Fiche descriptive d une unité d enseignement (UE) et de ses éléments constitutifs (ECUE) Intitulé de l UE Cloud Computing and Big Data Nombre des crédits :6 Code UE : UEF2 Université : Sfax Domaine de formation : Science et Technologie Diplôme Mastère : Recherche Etablissement : ISIM de Sfax Mention : Informatique Parcours (spécialité) : Enterprise System Engineering Semestre S1 (M1) 1- Objectifs de l UE (Savoir, aptitude et compétences) This module will provide hands on study of cloud computing and big data. The first part of the class will introduce the benefits of cloud computing as well as the challenges associated with it. The course will introduce different models of services that are common in cloud computing, namely: Infrastructure as a service (IaaS), platform as a service (PaaS), and Software as a service (SaaS). The class will discuss the types of clouds and benefits of each one as well as its cost model. Finally, the class will study current commercial offerings from major providers of cloud computing solutions like Amazon, Google, Microsoft and others. The second part of the class Big Data will explain the challenges with analyzing the huge amounts of data being generated by worldwide social media and web applications. The course will adopt a map reduce framework (ex: Hadoop) to demonstrate the analysis of big data. 2- Pré-requis (définir les UE et les compétences indispensables pour suivre l UE concernée) Students must be prepared with: Data analysis skills. Computer/web programming skills. Students must be provided with: Learning materials guides. Access to cluster computing lab. Learning hand-outs and relevant literature. 9
3- Eléments constitutifs de l UE (ECUE) 3.1- Enseignements Eléments constitutifs Volume horaire semestriel (1 semestre= 14 semaines Crédits Cours TD TP Autres Could computing and big data 42 6 Total 42 6 3.2- Activités pratiques (Projets, stages, mémoires ) Durée Activités pratiques Travaux sur de l UE Projets Stages Autres terrain Crédits Total 4- Contenu (descriptifs et plans des cours) 4.1- Enseignements (Présenter une description succincte des programmes de chaque ECUE et joindre le programme détaillé à la fiche descriptive de l UE) Annexe 1 : Could computing and big data 4.2- Activités pratiques de l UE (Présenter une description succincte des objectifs, des contenus et des procédures d organisation de chaque activité) Computer based assessment Paper- based assessment Practical demonstration 5- Méthodes pédagogiques et moyens didactiques spécifiques à l UE (méthodes et outils pédagogiques, ouvrages de référence, recours aux TIC-possibilités d enseignement à distance ) Traditional lecture type Self-based learning Live demonstrations Group discussions Case studies Group projects References Basic references Marinescu, Cloud Computing - Theory and Practice, Morgan Kaufmann, 2013. Jules Berman, Principles of big data : preparing, sharing, and analyzing complex information, Morgan Kaufmann, 2013. 10
Miner and Shook, MapReduce Design Patterns: Building Effective Algorithms and Analytics for Hadoop and Other Systems,Oreilly Media, 2012. Supplementary References Buyya and Vecchiola and Selvi, Mastering Cloud Computing, Foundations and Applications Programming, Morgan Kaufmann, May 2013. Kenneth P. Birman, Guide to Reliable Distributed Systems Building High-Assurance Applications and Cloud-Hosted Services, Springer, 2012. 6-Examens et évaluation des connaissances 6.1- Méthodes d évaluation et régimes d examens (Préciser le régime d évaluation préconisé : contrôle continu uniquement ou, régime mixte c à d contrôle continue et examens finaux) Régime mixte 6.2- Validation de l UE (présenter les poids des épreuves d examens pour le calcul de la moyenne de l ECUE, les coefficients des ECUE et le coefficient de l UE au sein du parcours). ECUE Could computing and big data Ecrit Epreuves Oral Contrôle TP et Autres Pondération Epreuves Examen final Ecrit Oral TP et Autres Pondération Coef.de l ECUE Coef.de l UE au sein du parcours X 30 % X 70% 3 3 6.3- Validation des stages et des projets 11
Fiche descriptive de l UE : CLOUD COMPUTING AND BIG DATA Code UE : UEF2 Annexe 1 : ECUE n 1 CLOUD COMPUTING AND BIG DATA Course plan Objectifs Students will be capable of: Identifying and explain the cloud computing concept and the different service types available. Identifying available solutions for implementing cloud computing solution. Understanding the problem and limitations of analyzing big data sets. Applying techniques/algorithms to process and analyze large data sets (for example the map-reduce approach). Module contents Lecture 1: Introduction to cloud computing What is cloud computing: An old idea whose time has come? Architecture services: Infrastructure, platform and software Cost model Lecture 2: Parallel and distributed systems Definition Global state Communication protocols Logical clocks and causal history Concurrency and atomic actions Lecture 3: Virtualization Virtual machines Virtual machine monitor Performance and security isolation Reference: Cloud computing ch5 Lecture 4: Infrastructure of cloud service providers Case studies for Amazon, Google and Microsoft 12
Reference: Cloud computing ch3 Lecture 5: Cloud application deployment Available solutions for Amazon web services, Google apps Reference: Cloud computing ch11, Google apps receipts Lecture 6: Big data Definition: Big data vs. small data Data identification and immutability Ontologies Data processing with map-reduce frameworks (Hadoop) (Ch. 4.6) Storage systems: Hadoop, gfs, nosql (Ch. 8) References: Cloud computing Ch. 4.6 and 8; principles of big data 13
Fiche descriptive d une unité d enseignement (UE) et de ses éléments constitutifs (ECUE) Intitulé de l UE Human Computer Interactions / Social Media Nombre des crédits :6 Code UE : UEF3 Université : Sfax Domaine de formation : Science et Technologie Diplôme Mastère : Recherche Etablissement : ISIM de Sfax Mention : Informatique Parcours (spécialité) : Enterprise System Engineering Semestre S1 (M1) 1- Objectifs de l UE (Savoir, aptitude et compétences) The term Human factors relates to both how people interact with technology, and the ways in which technology can affect people s performance. This course provides an introduction to human factors related to the design of information systems. The emphasis is on the human component of human-computer interaction (HCI), and the process of usercentered design and evaluation. In general, lectures will be interactive, combining in-class discussions with small group problem-solving exercises. In this course students develop knowledge, skills and learn a set of techniques that, if used appropriately, enable the design of enhanced human-computer interfaces and usercomputer interaction designs that can be achieved using just personal judgments. The objectives of this course are to: Understand the role of human factors in the design of information systems. Develop an understanding of basic human factors concepts such as affordances, mental models, mappings, feedback and visibility. Be able to apply those basic concepts to the design of physical objects and computer systems. Be familiar with the constraints on perception, attention and memory that are critical to a usable design. Know how to evaluate a device or system using a usability engineering approach. Understand the human factors involved in current HCI areas including computersupported collaborative work (CSCW). 14
2- Pré-requis (définir les UE et les compétences indispensables pour suivre l UE concernée) Prerequisites for courses has to be specified (such as inter-dependencies between courses) General conditions to pass the course: Student should attend at least 80% of the lectures Students should attend at least 10 exercise sessions Student should submit all the exercise assignments on time Final exam will cover the contents of the lectures, reading assignments, and the exercises sessions If a student does not show-up in the exam, her/his course note will be not present Students must have a minimum grade of 60% in the final exam to pass the course. 3- Eléments constitutifs de l UE (ECUE) 3.1- Enseignements Eléments constitutifs Volume horaire semestriel (1 semestre= 14 semaines Crédits Cours TD TP Autres Human Computer Interactions 42 6 / Social Media Total 42 6 3.2- Activités pratiques (Projets, stages, mémoires ) Durée Activités pratiques Travaux sur de l UE Projets Stages Autres terrain Crédits Total 4- Contenu (descriptifs et plans des cours) 4.1- Enseignements (Présenter une description succincte des programmes de chaque ECUE et joindre le programme détaillé à la fiche descriptive de l UE) Annexe 1 : Human Computer Interactions / Social Media 4.2- Activités pratiques de l UE (Présenter une description succincte des objectifs, des contenus et des procédures d organisation de chaque activité) Apply modern tools, techniques and technology Analyze, design, implement and maintain Information Systems (IS). Coordinate with IS user community requirements analysis/design activities. 15
Able to work in team environment and learn group dynamics. Apply theory to practice through industry-based learning. Apply Ethical, privacy and societal issues in IS. 5- Méthodes pédagogiques et moyens didactiques spécifiques à l UE (méthodes et outils pédagogiques, ouvrages de référence, recours aux TIC-possibilités d enseignement à distance ) It is strongly recommended that students follow the work plan section. The workload is divided into 3 types of activities: those developed in class (plenary and seminar sessions), directed work (assignments), and final exam. Class Sessions Plenary lessons: sessions where the teacher introduces and explains the predefined course contents. These sessions include definitions, introduction to the most relevant methodologies with examples. Seminar Sessions In the seminar sessions, several activities will be undertaken according to the schedule of activities. Correction of lists of exercises Session of invited business representatives and key persons Exercises Sessions In the exercises sessions, several activities will be undertaken according to the schedule of activities. Discussion if the results and explanation Demonstrating the use of the tool and practicing it Practice doing exercises (unannounced re-take of exercise lists) Directed and Autonomous Compulsory readings to prepare for each plenary class Compulsory exercises (exercise lists) to be handed-in Reading the material provided (slides) and working on comprehension of the topics developed Working on the complementary exercises (those not to hand in) and revising solutions with those provided Internet search and visits to recommended websites 16
Learning the tools utilized in the practice sessions Preparing to take examinations Practice quizzes to prepare for exams 6-Examens et évaluation des connaissances 6.1- Méthodes d évaluation et régimes d examens (Préciser le régime d évaluation préconisé : contrôle continu uniquement ou, régime mixte c à d contrôle continue et examens finaux) Régime mixte 6.2- Validation de l UE (présenter les poids des épreuves d examens pour le calcul de la moyenne de l ECUE, les coefficients des ECUE et le coefficient de l UE au sein du parcours). ECUE Human Computer Interactions / Social Media Ecrit Epreuves Oral Contrôle TP et Autres Pondération Epreuves Examen final Ecrit Oral TP et Autres Pondération Coef.de l ECUE Coef.de l UE au sein du parcours X 30 % X 70% 3 3 6.3- Validation des stages et des projets 17
Fiche descriptive de l UE : HUMAN COMPUTER INTERACTIONS / SOCIAL MEDIA Code UE : UEF3 Course plan Objectifs Annexe 1 : ECUE n 1 HUMAN COMPUTER INTERACTIONS / SOCIAL MEDIA HCI basic and advanced concepts are identified and clearly explained. Applications, technologies and competitive strategies in the context of HCI are identified. Practical projects using the identified technologies to illustrate the concepts are designed and implemented. Module contents Lecture 1 : Introduction to HCI and Syllabus Lecture 2: Why Good Design Matters, Overview of Systems Design Lecture 3: The Design of Everyday Things & Mental Models Lecture 4: The Design of Everyday Things & Mental Models Lecture 5: Understanding the Needs of Users Lecture 6: Establishing Requirements through Data Gathering Lecture 7: Establishing Requirements through Data Gathering Lecture 8: Design Methodologies & Design Principles Lecture 9: Prototyping and Construction, Universal Usability, Assignment 3 Description Lecture 10: Evaluation Techniques Lecture 12: Non-Visual Interfaces Lecture 13: Internationalization of Interfaces Lecture 14: Emotional Design Lecture 15: Direct Manipulation & Virtual Environments Lecture 16 : Menus and Form Filling Lecture 17 : Interaction Devices Lecture 18 : Collaboration Lecture 19: Quality of Service and User Frustration, User Support and Help Lecture 20 Information Search and Visualization 18
Fiche descriptive d une unité d enseignement (UE) et de ses éléments constitutifs (ECUE) Intitulé de l UE Advanced Applied Mathematics Nombre des crédits :6 Code UE : UEF4 Université : Sfax Domaine de formation : Science et Technologie Diplôme Mastère : Recherche Etablissement : ISIM de Sfax Mention : Informatique Parcours (spécialité) : Enterprise System Engineering Semestre S1 (M1) 1- Objectifs de l UE (Savoir, aptitude et compétences) The advances in technology and business are achieved by applying technical knowledge from statistics, computing science, finance, economics, management and mathematics. The advanced applied mathematical curriculum deals with computer and computational methods that play an important role in all of these areas. It prepares students to deal with mathematical problems that arise in science, engineering, or management. The curriculum will emphasize on the construction, analysis, evaluation of mathematical models of real-world problems and the mathematical methods used to solve them. These models are analyzed to form better decisions in areas such as management, engineering, and the social sciences. In mathematical programming, a problem is modeled as an objective function then the resulting model is optimized. The models are solved using computer programs. 2- Pré-requis (définir les UE et les compétences indispensables pour suivre l UE concernée) Students must be provided with: Learning material guides Access to E-Learning facilities Relevant literature 3- Eléments constitutifs de l UE (ECUE) 3.1- Enseignements Eléments constitutifs Volume horaire semestriel (1 semestre= 14 semaines Crédits Cours TD TP Autres Advanced Applied Mathematics 42 6 Total 42 6 3.2- Activités pratiques (Projets, stages, mémoires ) Activités pratiques Durée de l UE Travaux sur Projets Stages Autres Crédits 19
terrain Total 4- Contenu (descriptifs et plans des cours) 4.1- Enseignements (Présenter une description succincte des programmes de chaque ECUE et joindre le programme détaillé à la fiche descriptive de l UE) Annexe 1 : Advanced Applied Mathematics 4.2- Activités pratiques de l UE (Présenter une description succincte des objectifs, des contenus et des procédures d organisation de chaque activité) Group project assessment Read/write assessment Fern assessment Oral assessment 5- Méthodes pédagogiques et moyens didactiques spécifiques à l UE (méthodes et outils pédagogiques, ouvrages de référence, recours aux TIC-possibilités d enseignement à distance ) Interactive way of teaching "Fill-in" slides in the class room and/or after the class room 2/3 class room teaching 1/3 self-learning Enterprise case studies Series games based teaching - Enterprise simulation Group projects 6-Examens et évaluation des connaissances 6.1- Méthodes d évaluation et régimes d examens (Préciser le régime d évaluation préconisé : contrôle continu uniquement ou, régime mixte c à d contrôle continue et examens finaux) Régime mixte 6.2- Validation de l UE (présenter les poids des épreuves d examens pour le calcul de la moyenne de l ECUE, les coefficients des ECUE et le coefficient de l UE au sein du parcours). ECUE Advanced Applied Mathematics Ecrit Epreuves Oral Contrôle TP et Autres Pondération Epreuves Examen final Ecrit Oral TP et Autres Pondération Coef.de l ECUE Coef.de l UE au sein du parcours X 30 % X 70% 3 3 6.3- Validation des stages et des projets 20
Fiche descriptive de l UE : ADVANCED APPLIED MATHEMATICS Code UE : UEF4 Annexe 1 : ECUE n 1 ADVANCED APPLIED MATHEMATICS Course plan Objectifs Algorithms Development Skills Modeling Skills Data Analysis Skills Complexity Analysis Module contents Lecture 1: Introduction to modeling process Problem identification Goal determination Making assumptions Define variables Model analyzing and simulation Model testing and validation Model application and prediction Model calibration and extension Lecture 2: Discrete time models Age setting time steps Initial conditions Choosing the model Model solution and discussing equilibrium Graphical approach Linear stability analysis Lecture 3: Optimization of discrete models Selecting the decision variables Defining the objective function Setting the constraint functions Graphical optimization Lecture 4: Continuous time models Derivation of continuous model 21
Differential equation models Separation of variables Linear equations Lecture 5: Optimization of continuous models Selecting the decision variables Defining the objective function Setting the constraint functions Lagrange multiplier Lecture 6: Sensitivity analysis The effect of varying the input on output Parameter perturbation Normalized forward sensitivity index Lecture 7: Systems of difference equations Two dimensional discrete time systems Linear stability analysis Characteristic equation and eigenvalues Lecture 8: Systems of differential equations Qualitative analysis of two dimensional systems Equilibrium points Stability of equilibrium points Analysis of higher order dimensional systems Lecture 9: Bifurcation analysis Saddle node bifurcation Transcritical bifurcation Generic saddle node bifurcation Hopf bifurcation Lecture 10: Matlab programming Introduction to Matlab Simulation using Matlab Lecture 11: Data fitting Least square method 22
Fiche descriptive d une unité d enseignement (UE) et de ses éléments constitutifs (ECUE) Intitulé de l UE Computer Networks Nombre des crédits :3 Code UE : UEO1 Université : Sfax Domaine de formation : Science et Technologie Diplôme Mastère : Recherche Etablissement : ISIM de Sfax Mention : Informatique Parcours (spécialité) : Enterprise System Engineering Semestre S1 (M1) 1- Objectifs de l UE (Savoir, aptitude et compétences) This module covers the computer networking basis and components. It introduces the design strategies used to solve computer networking problems and it explains how the networks work. Such a course will be supported by practical activities. 2- Pré-requis (définir les UE et les compétences indispensables pour suivre l UE concernée) In order to follow the course computer network in the best conditions, it is recommended to have some knowledge of computer architecture 3- Eléments constitutifs de l UE (ECUE) 3.1- Enseignements Volume horaire semestriel Eléments constitutifs (1 semestre= 14 semaines Crédits Cours TD TP Autres Computer Networks 42 3 Total 42 3 3.2- Activités pratiques (Projets, stages, mémoires ) Durée Activités pratiques Travaux sur de l UE Projets Stages Autres terrain Crédits Total 4- Contenu (descriptifs et plans des cours) 4.1- Enseignements (Présenter une description succincte des programmes de chaque ECUE et joindre le programme détaillé à la fiche descriptive de l UE) Annexe 1 : Computer Networks 23
4.2- Activités pratiques de l UE (Présenter une description succincte des objectifs, des contenus et des procédures d organisation de chaque activité) The specific learning goals for this module are: Acquisition of elementary knowledge about computer networks. Ability to configure and support a range of network devices. Strong general knowledge background in routing protocols. Development of the student skills in wireless networking. Dealing with emerging computer network trends. 5- Méthodes pédagogiques et moyens didactiques spécifiques à l UE (méthodes et outils pédagogiques, ouvrages de référence, recours aux TIC-possibilités d enseignement à distance ) Interaction-based learning Group working Class labs References CISCO networking academy, ciscopress, 2013 S. Fdida, G. Pujolle: Modèles de systèmes et de réseaux, (tome 1 et 2), Performance, Eyrolles, avril 1989. G. Pujolle, M. Schwartz: Les réseaux locaux informatiques, Eyrolles, 1994. T. S. Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice, Prentice Hall. M. Gast, 802.11 Wireless Networks: The Definitive Guide Creating and Administering Wireless Networks, 2002 J. Schiller, Mobile Communications, Addison-Wesley, 2013 6-Examens et évaluation des connaissances 6.1- Méthodes d évaluation et régimes d examens (Préciser le régime d évaluation préconisé : contrôle continu uniquement ou, régime mixte c à d contrôle continue et examens finaux) Régime mixte 6.2- Validation de l UE (présenter les poids des épreuves d examens pour le calcul de la moyenne de l ECUE, les coefficients des ECUE et le coefficient de l UE au sein du parcours). ECUE Computer Networks Ecrit Epreuves Oral Contrôle TP et Autres Pondération Epreuves Examen final Ecrit Oral TP et Autres Pondération Coef.de l ECUE Coef.de l UE au sein du parcours X 30 % X 70% 1,5 1,5 6.3- Validation des stages et des projets 24