Un parcours hybride orienté données massives, systèmes connectés et services intelligents.
Le programme du Master DSC forme des ingénieurs et informaticiens capables de maîtriser toute la chaîne numérique, de la donnée brute aux systèmes intelligents interconnectés.
Les enseignements associent informatique avancée, data science, architectures distribuées, systèmes embarqués/IoT et interfaçage avec les services Web modernes.
Le parcours est dispensé pour moitié en français et pour moitié en anglais, reflétant son ambition internationale.
Structure générale du cursus
Le cursus repose sur deux années d’enseignement (M1/M2 ou entrée directe en M2 selon le profil), structurées en blocs thématiques :
- Fondamentaux des systèmes numériques
- Architectures logicielles et services Web
- Données massives, BI et décisionnel
- Internet des objets et systèmes connectés
- Sécurité des systèmes et des données
- Cloud, Edge computing et systèmes distribués
- Projet encadré et mise en situation professionnelle
Contenu détaillé des unités d’enseignement (UE)
UE 1 — Data & Business Intelligence
Acquérir les compétences essentielles pour structurer, exploiter et analyser des données massives.
Concepts clés
- Modélisation des données
- Bases de données avancées
- Entrepôts de données
- Outils décisionnels & BI
- Extraction de connaissances
- Introduction au Big Data
Objectif
Savoir transformer la donnée en information exploitable pour des systèmes intelligents ou des tableaux de bord décisionnels.
UE 2 — Programmation et architectures logicielles
Construire des applications robustes, modulaires et distribuées.
Contenus
- Programmation avancée (Java/Python selon modules)
- Développement orienté services
- APIs, REST, microservices
- Méthodes de conception logicielle
- Intégration continue, qualité logicielle
Objectif
Maîtriser les techniques modernes de développement logiciel pour environnements connectés.
UE 3 — Internet des objets & systèmes connectés
Développer et interconnecter des objets communicants.
Contenus
- Architectures IoT
- Protocoles (MQTT, CoAP, LoRa, BLE…)
- Systèmes embarqués
- Capteurs, passerelles, intégration Cloud
- Sécurité IoT
Objectif
Comprendre la chaîne complète d’un système IoT, du capteur au service numérique associé.
UE 4 — Cloud & systèmes distribués / Edge Computing
Déployer des applications scalables dans des architectures modernes.
Contenus
- Paradigmes Cloud et Edge
- Virtualisation et conteneurs
- Orchestration (Docker, Kubernetes)
- Traitement distribué
- Infrastructures de services
Objectif
Concevoir et gérer des systèmes robustes, élastiques et interconnectés.
UE 5 — Intelligence Artificielle & systèmes intelligents
Introduire des capacités d’analyse et de prise de décision.
Contenus
- Machine learning de base
- Modélisation des données
- Systèmes intelligents pour environnements complexes
- IA embarquée / IA distribuée
Objectif
Comprendre comment intégrer l’IA dans des services connectés et des systèmes distribués.
UE 6 — Sécurité des systèmes & des données
Garantir la confidentialité, l’intégrité et la robustesse des systèmes.
Contenus
- Cybersécurité des architectures réseaux
- Vulnérabilités logicielles
- Sécurité des communications
- Gestion des identités
- Pratiques sécurisées dans le développement
Objectif
Intégrer la sécurité dès la conception, notamment dans des environnements IoT ou Web complexes.
UE 7 — Projet, stage et recherche
Une composante essentielle de mise en pratique.
Inclut
- Projet long encadré (développement complet d’un système connecté ou d’un prototype data/IoT)
- Stage ou alternance selon la modalité choisie
- Mémoire et soutenance
Objectif
Mettre en application les compétences sur un cas réel, en entreprise ou en recherche.
Méthodes pédagogiques
- Cours magistraux et TD en français/anglais
- Travaux pratiques intensifs
- Projets agiles, développement collaboratif
- Mise en situation dans des environnements IoT/Cloud
- Études de cas industriels
Compétences acquises à l’issue du Master DSC
Les diplômés savent :
- Développer des applications distribuées modernes
- Concevoir et intégrer des systèmes connectés (IoT)
- Exploiter de grandes volumétries de données
- Sécuriser des services numériques
- Orchestrer des architectures Cloud/Edge
- Analyser et valoriser les données dans des systèmes intelligents
Pédagogie et Options Spécifiques
- Pédagogie Adossée à la Recherche
Le programme bénéficie de l’expertise des laboratoires LIMOS (CNRS) et LIS. L’apprentissage est centré sur la résolution de problématiques réelles via des projets intensifs. - Cursus Bilingue
Environ la moitié des modules sont dispensés en anglais, garantissant aux diplômées et diplômés une aisance professionnelle à l’international. - Alternance possible en M2
- Le Master DSC est également accessible en alternance au niveau M2, offrant une immersion professionnelle complète et un financement de la formation.
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