2- Descriptif détaillé du parcours Université : Tunis Etablissement

2- Descriptif détaillé du parcours
Université : Tunis
Etablissement : ISG de Tunis
Domaine de formation : Sciences et Technologies
Sciences et Techniques de l'Informatique de
Décision (STID)
Recherche
Informatique de Gestion
Mastère
Mention
Semestre 1
N°
Unité
d'enseignement
(UE)
UE Fondamentale
Intelligence
artificielle
approfondie
Informatique
pervasive et
nuagique
Optimisation
5
6
Entreposage,
analyse et fouille de
données
Statistiques
intermédiaires
UE Optionnelle
Anglais
Total
Type de
l'UE
(Fondam
entale /
Transve
rsale /
Optionn
elle)
Elément constitutif d'UE
(ECUE)
Volume des heures
de formation
présentielles (14
semaines)
Nombre des
Crédits accordés
C
ECUE
(le cas
échéant)
TD
TP
CI
UE
Coefficients
ECUE
(le cas
échéant)
UE
Modalité
d’évaluation
Contrôle
continu
Régime
mixte
UEF1
Intelligence artificielle
approfondie
42
5
3
x
UEF2
Informatique pervasive et
nuagique
42
5
3
x
UEF3
Optimisation
42
5
3
x
UEF4
Entreposage, analyse et fouille
de données
42
5
3
x
UEF5
Statistiques intermédiaires
42
5
3
x
21
5
30
1,5
16,5
x
UEFO
231
2
Descriptif détaillé du parcours
Université : Tunis
Etablissement : ISG de Tunis
Domaine de formation : Sciences et Technologies
Sciences et Techniques de l'Informatique de
Décision (STID)
Recherche
Informatique de Gestion
Mastère
Mention
Semestre 2
N°
Unité
d'enseignement
(UE)
Type de
l'UE
(Fondam
entale /
Transve
rsale /
Optionn
elle)
Elément constitutif d'UE
(ECUE)
Volume des heures
de formation
présentielles (14
semaines)
Nombre des
Crédits accordés
C
ECUE
(le cas
échéant)
TD
TP
CI
UE
Coefficients
ECUE
(le cas
échéant)
UE
Modalité d’évaluation
Contrôle
continu
Régime
mixte
UE Fondamentale
Génie
algorithmique
5
6
Fondement du
génie logiciel
Time series
modeling and
forecasting
Informatique
répartie
Systèmes
d’information
UE Optionnelle
Anglais
Total
UEF1
Génie algorithmique
42
5
3
x
UEF2
Fondement du génie logiciel
42
5
3
x
UEF3
Time series modeling and
forecasting
42
5
3
x
UEF4
Informatique répartie
42
5
3
x
UEF5
Systèmes d’information
42
5
3
x
21
5
30
1,5
16,5
x
UEFO
231
3
Descriptif détaillé du parcours
Université : Tunis
Etablissement : ISG de Tunis
Domaine de formation : Sciences et Technologies
Sciences et Techniques de l'Informatique de
Décision (STID)
Recherche
Informatique de Gestion
Mastère
Mention
Semestre 3 Option MIAD : Méthodes Intelligentes pour l'Aide à la Décision
N°
Unité
d'enseignement
(UE)
UE Fondamentale
Raisonnement par
contraintes
5
Type de
l'UE
(Fondam
entale /
Transve
rsale /
Optionn
elle)
Elément constitutif d'UE (ECUE)
Volume des heures
de formation
présentielles (14
semaines)
C
TD
TP
C
I
Nombre des
Crédits accordés
ECUE (le
cas
échéant)
UE
Coefficients
ECUE
(le cas
échéant)
UE
Modalité
d’évaluation
Contrôle
continu
Régime
mixte
UEF1
Raisonnement par contraintes
42
6
3
x
Systèmes
multi-agents
UEF2
Systèmes multi-agents
42
6
3
x
Web intelligence
UEF3
Web intelligence
42
6
3
x
Soft computing
UEF4
Soft computing
42
6
3
x
UEF5
Planification et ordonnancement
42
6
3
x
210
30
15
Planification et
ordonnancement
UE Optionnelle
UEFO
Total
4
Descriptif détaillé du parcours
Université : Tunis
Etablissement : ISG de Tunis
Domaine de formation : Sciences et Technologies
Sciences et Techniques de l'Informatique de
Décision (STID)
Recherche
Informatique de Gestion
Mastère
Mention
Semestre 3 Option IGC : Informatique et Gestion de la Connaissance (IGC)
N°
Unité
d'enseignement
(UE)
UE Fondamentale
Modèles graphiques
Apprentissage
automatique
Gestion des
connaissances
Data mining
avancées
5
Mobility data
analysis
UE Optionnelle
Type de
l'UE
(Fondam
entale /
Transver
sale /
Optionn
elle)
Elément constitutif d'UE
(ECUE)
Volume des heures
de formation
présentielles (14
semaines)
Nombre des
Crédits accordés
C
ECUE
(le cas
échéant)
TD
TP
CI
UE
Coefficients
ECUE
(le cas
échéant)
UE
Contrôle
continu
Régime
mixte
UEF1
Modèles graphiques
42
5
3
UEF2
Apprentissage automatique
42
5
3
UEF3
Gestion des connaissances
42
5
3
x
42
5
3
x
42
5
3
x
210
30
15
UEF4
UEF5
Data mining avancées
Mobility data analysis
UEFO
Total
Modalité
d’évaluation
5
x
Descriptif détaillé du parcours
Université : Tunis
Etablissement : ISG de Tunis
Domaine de formation : Sciences et Technologies
Mastère
Mention
Sciences et Techniques de l'Informatique de
Décision (STID)
Recherche
Informatique de Gestion
Semestre 3 Option SML : Statistical Machine Learning
N°
Unité
d'enseignement
(UE)
UE Fondamentale
Foundation of
statistical machine
learning
Type de l'UE
(Fondamentale
/ Transversale
/ Optionnelle)
Elément constitutif d'UE
(ECUE)
Volume des heures
de formation
présentielles (14
semaines)
C
TD TP
CI
Nombre des
Crédits
accordés
ECUE
(le cas
échéant)
UE
Coefficients
ECUE
(le cas
échéant)
UE
UEF1
Foundation of statistical
machine learning
42
6
3
Modalité
d’évaluation
Contrôle
continu
Régime
mixte
x
x
2
Simulation
UEF2
Simulation
42
6
3
3
Natural language
processing
UEF3
Natural language processing
42
6
3
4
Applied machine
learning
UEF4
Machine learning applied to
business and finance
42
6
3
x
UEF5
Programming of machine
learning algorithms
42
6
3
x
210
30
15
5
Programming and
mathematical
methods for
machine learning
UE Optionnelle
Total
6
x
SEMESTRE -4 – Mémoire de recherche (30 crédits)
Le mémoire doit traiter une problématique de recherche liée aux spécificités du mastère. Il doit se
dérouler au sein des structures de recherche liées ou associées à l’ISG et ce, sous la direction
d’enseignants chercheurs du grade A ou de maîtres assistants habilités par la commission des
mastères de l’ISG. Ce mémoire doit comporter une partie théorique et une validation expérimentale.
La durée est d’au moins six mois. La validation doit se faire sur la base d’une soutenance publique et
ce, devant un jury composé d’au moins trois membres.
La soutenance avec succès de ce mémoire permettra à l’étudiant d’acquérir 30 crédits.