Master Informatique — Parcours Traitement de l'information et exploitation des données (TRIED)

Code diplôme/certificat: MR11604A

  • 120 crédits

Niveau d'entrée

  • Niveau 6 (Bac+3 et 4)

Niveau de sortie

  • Niveau 7 (Bac+5)

Responsable(s)

Habilitation

Arrêté du 08 juillet 2021. Accréditation jusque fin 2024-2025.

Voir la fiche Rncp et les blocs de compétences

Public, conditions d’accès et prérequis

La spécialité TRIED est une filière pluridisciplinaire qui est ouverte aux étudiants titulaires des licences de physique appliquée, mathématiques appliquées, informatique, statistique, sciences de l’ingénieur et sciences de l’environnement. Elle est ouverte en deux modalités, formation initiale (gérée par l’Université Paris-Saclay) et formation continue (Cnam).
Les étudiants intéressés par la formation initiale (cours du jour) doivent contacter l’université Paris-Saclay :  https://www.universite-paris-saclay.fr/formation/master/electronique-energie-electrique-automatique/m2-traitement-de-linformation-et-exploitation-donnees#contact. Le reste de informations présentées ici sont spécifiques au Cnam.
L'entrée dans le Master se fait via une admission sur dossier, disponible (approximativement) du 15 avril au 15 juin sur https://r.cnam.fr/tried-inscription. Un jury évalue ensuite les candidatures. Pour les étudiants qui veulent entrer directement en M2, l'étude de dossier pourra être complétée par un entretien éventuel. Afin d’assurer un niveau suffisant pour aborder le M2 avec de bonnes chances de succès, les candidat⋅e⋅s devront justifier de pré-requis équivalents aux principaux modules du M1. Les équivalences sont évaluées librement par le jury, dans le but de favoriser les échanges avec d’autres programmes (universitaires ou autres).
Attention : ce programme de master ne délivre pas le statut étudiant. Il est ouvert aux personnes susceptibles d'avoir une autorisation de séjour long en France (voir https://www.campusfrance.org/fr pour les personnes qui ne sont pas résidentes en France ou UE). L’auditeur peut demander une VAE (validation des acquis de l’expérience), une VAPP (validation des acquis professionnels et personnels) ou une VES (validation des études supérieures) pour entrer dans la formation : http://vae.cnam.fr.
Une partie des UEs peuvent être réalisées en distanciel partiel ou complet. Les détails des modalités sont disponibles sur chaque UE dans l'onglet "Programme" de la page du Master, ou via le portail du Cnam dédié à la Foad : https://foad.cnam.fr.

Objectifs

L’objectif du master TRIED est de former des spécialistes du traitement des données, discipline aux frontières de l’informatique et des bases de données, de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage et de la statistique.
Niveau M1
La spécialité TRIED suit la maquette du M1 Informatique du CNAM, avec un tronc commun (36 ECTS dont 6 ECTS d'anglais) et des UEs de spécialité (24 ECTS). Ces cours dispensent les connaissances fondamentales indispensables pour la poursuite des études en M2. La pluridisciplinarité est importante, avec des UEs dans des domaines variés (informatique, mais aussi statistique, calcul scientifique). Des choix entre UEs permettent à chaque étudiant qui le désire de se spécialiser en traitement des données et de garder une forte spécificité dans un domaine d’application précis (sciences de l’environnement, sciences de l’ingénieur, informatique décisionnelle).
Niveau M2 
Les UE du M2 sont réparties en blocs thématiques : apprentissage (12 ECTS), bases de données et systèmes d’information (6 ECTS), capteurs et systèmes répartis (6 ECTS), calcul scientifique (6 ECTS), statistique (9 ECTS). La formation est complétée par un stage de 24 ECTS (UA332U), dont le contenu devra être validé par les responsables du Master afin d’assurer sa conformité avec les problématiques de traitement de données de la formation.
Candidature
Les informations concernant le dépôt du dossier de candidature sont disponibles sur le site web du département Informatique EPN5 : https://r.cnam.fr/tried-inscription.
Informations complémentaires
Contacter les responsables du master à l'adresse : master.tried@cnam.fr.

Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique Parcours Traitement de l'information et exploitation des données

Inscrit RNCP

Code(s) NSF : Informatique, traitement de l information, réseaux de transmission (326)

Code(s) ROME : -

Modalités d'évaluation

L’obtention du diplôme est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs théoriques mentionnés ci-dessus (note supérieure ou égale à 10/20 pour chaque UE), et du stage.
Stage et mémoire professionnel (UA332U)
Vous devez effectuer un stage professionnel d’une durée de 6 mois en relation avec les thèmes du Master. Pour les personnes en situation d'emploi, une mission sur le poste actuel peut tenir lieu de "stage professionnel", à valider avec les responsables du master au préalable.
Une convention doit être passée entre le Cnam et l’entreprise d’accueil. Vous devrez au préalable avoir été admis par le jury et avoir régularisé votre inscription au master auprès de la scolarité. Les questions administratives sur la convention de stage sont à régler auprès de la scolarité (informations et documents à télécharger sur le site du Cnam Paris : www.cnam-paris.fr rubrique Suivre ma scolarité). Il est vivement conseillé de commencer les démarches le plus tôt possible pour prendre en compte les contraintes administratives. Un accord pédagogique devra être obtenu auprès des responsables du Master. Les tâches du stage doivent être directement liés aux thématiques de traitement de données abordées dans le master. Le stage se conclut par la rédaction d’un rapport qui décrit vos activités professionnelles en insistant sur la démarche scientifique suivie : état de l’art et contexte, méthodes utilisées, expérimentations menées et logiciels utilisés.
Calendrier
  • Début des cours : fin septembre
  • Fin des cours : mi-juin
  • Examens du 1er semestre : fin janvier début février, avril pour la 2e session
  • Examens du 2e semestre : fin juin, début septembre pour la 2e session
 

Description

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M1

Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
  • Grand Est
    • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
  • Grand Est
    • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
  • Hauts de France
    • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
  • Provence -Alpes- Côte d'Azur
    • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
  • Languedoc-Roussillon
    • Annuel : Formation en présentiel journée
 

Total
6 ECTS

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Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
  • Nouvelle Aquitaine
    • 1er semestre : Formation hybride soir ou samedi
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er et 2nd semestre : Formation à distance planifiée soir ou samedi, Formation hybride soir ou samedi
  • Ile-de-France (sans Paris)
    • 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
  • Bourgogne-Franche-Comté
    • Annuel : Formation en présentiel journée
  • Centre Val-de-Loire
    • 1er semestre : Formation hybride soir ou samedi
    • 2nd semestre : Formation à distance planifiée soir ou samedi
  • Grand Est
    • 1er et 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi, Formation hybride soir ou samedi
    • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi, Formation hybride soir ou samedi, Formation hybride journée
  • Guadeloupe
    • Annuel : Formation en présentiel journée
  • Hauts de France
    • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
  • La Réunion
    • Annuel : Formation hybride soir ou samedi
  • Liban
    • 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
  • Madagascar
    • 1er semestre : Formation hybride journée
  • Midi-Pyrénées
    • 1er et 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
  • Normandie
    • Annuel : Formation en présentiel journée, Formation hybride soir ou samedi
  • Nouvelle Aquitaine
    • 1er et 2nd semestre : Formation à distance planifiée soir ou samedi
  • Provence -Alpes- Côte d'Azur
    • 1er et 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 

Total
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Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
 

M2

Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
    • 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
 

Total
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    • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
    • 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
 

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  • Paris
    • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
 
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  • Paris
    • 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
 

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  • Paris
    • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
 
 

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    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
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  • Paris
    • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 

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Centre(s) d'enseignement
  • Paris
    • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
  • Hauts de France
    • 1er semestre : Formation hybride soir ou samedi
 

Compétences

Maîtriser des méthodes descriptives et de modélisation avancées de données multidimensionnelles
Déployer des modèles prédictifs sur données massives
Concevoir des applications pour les systèmes embarqués, mobiles et distribués

 

Contact

EPN05 - Informatique
2 rue Conté accès 33.1.13B
75003 Paris
Tel :01 40 27 28 21
Mmadi Hamida

Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.

Diplôme ou certificat

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • Année 2024 / 2025 : Package
        • Année 2025 / 2026 : Package