Civilingenjör i datavetenskap

Fenomenet "Big Data" är rotat inom området datavetenskap och ingenjörskonst, som syftar till att utveckla både dator- och matematiska verktyg för datalagring, bearbetning och analys. En ökande mängd data produceras dagligen av moderna industriella processer (inom områden som energi, intelligenta transportsystem, hälsa, turism och många andra, etc.), och drivs av ökningen av multimediainnehåll som delas och Internet saker i vårt dagliga liv. Artificiell intelligens ger nu applikationer som kräver storskalig och smart bearbetning av data för att bygga korrekta prediktiva modeller.

Nyckelord: Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, Business Intelligence, Web Science, Artificiell Intelligens

Mål

• Kombinera datavetenskap och statistisk vetenskap för att utveckla banbrytande och grundläggande verktyg för att effektivt hantera databehandlingsproblem.
• Lär dig hur du utvecklar metoder, algoritmer och programvara som kan extrahera kunskap och insikter ur enorma massor av heterogona data med flera dimensioner.
• Tillhandahålla en sammanhållen blandning av tekniska klasser inom maskininlärning, datautvinning, informationsextraktion och distribuerade system tillsammans med grunderna inom Business, Innovation och Project Management för att utveckla profiler som värderas högt av företag.

Caspar Camille Rubin / unsplash

Antagningskrav

För att vara berättigade behöver kandidater:

• Kandidatexamen (minst 3 års högre utbildning) inom ett relevant område inklusive grundexamen i statistik, datavetenskap, matematik, teknik och fysik.
• Starka grunder i matematik, kalkyl (gränser, derivator, serier, integraler, sannolikhet, statistik, etc.), linjär algebra och programmering (t.ex. R, Python, Java).
• En certifierad B2-nivå på engelska. Inga krav behövs på franska eftersom programmet helt undervisas på engelska.

För den 18 månatliga läroplanen Master-examen specifikt behöver kandidaterna:

• En 4-årig kandidatexamen (minst 4 års högre utbildning) i statistik, datavetenskap, matematik, teknik och fysik.
• Påvisbara och starka grunder inom matematik, databashantering och maskininlärning, kalkylering (gränser, derivator, serier, integraler, sannolikhet, statistik, etc.), linjär algebra och programmering (t.ex. R, Python, Java).
• Certifierad B2-nivå på engelska. Inga krav behövs på franska eftersom programmet helt undervisas på engelska.

2021 Excellence Scholarship CARNOT TSN

För vårt nästa höstintag 2021 (september 2021) har EURECOM , med stöd av Institut Carnot, etablerat EURECOM /Carnot TSN Excellence-stipendieprogrammet som är öppet för enastående och mycket motiverade studenter som vill ägna sig åt en av EURECOM 's 4 Master of Science och som kan visa en bevisad aptit för forskning.

Kandidaturvalet baseras på spetskompetens och motivation.

Info här: https://www. EURECOM .fr/en/node/58393

Kursbeskrivning

Studenter måste validera ett visst antal poäng per undervisningsenhet varje termin. Läroplanen erbjuder stor flexibilitet genom att erbjuda många valbara kurser. Se det akademiska schemat och de vanligaste frågorna för mer information om schemaläggningen.

Termin 1 höst (oktober-januari)

Fundamentals DSE I

• Distribuerade system och cloud computing
• Maskininlärning och intelligent system

Webbvetenskap och matematiska metoder

• Bild- och videokomprimering
• Digital bildbehandling
• Informationsteori
• Viktiga matematiska metoder för ingenjörer
• En praktisk inställning till datornätverk
• Optimeringsteori med applikationer
• Metoder för mjukvaruutveckling
• Grunderna för statistisk slutledning
• Interaktionsdesign och utveckling av moderna webbapplikationer

Grundläggande inom Business, Innovation och Project Management (I)

• Hur man antar rätt hållning och går från idé till marknad!
• Introduktion till management
• Ansvarsfull digital innovation: risker, etik och teknik
• Personlig utveckling och teamledarskap

Språk 1 (franska eller annat språk om studenten redan behärskar franska)

Initieringsprojekt (80 timmar)

Termin 2 vår (februari-juni)

Ansökningar (I)

• 3D och virtuell avbildning (analys och syntes)
• IoT-applikationsprotokoll
• Cyberbrottslighet och datorforensik
• FormalMethods-Formell specifikation och verifiering av system
• Bildsäkerhet
• Maskininlärning för kommunikationssystem
• Säkerhetsapplikationer i nätverk och distribuerade system
• Tal och ljudbehandling
• Teknik för semantisk webb och informationsextraktion

Grundläggande I

• Algoritmisk maskininlärning
• Avancerad statistisk slutledning
• Djup lärning

Grundläggande i företag, innovation och projektledning (II)

• Affärsimulering
• Allmän introduktion till juridik: kontrakt, etablering av företag
• Projektledning
• Sociologiska tillvägagångssätt för telekomteknik
• Personlig utveckling och teamledarskap

Språk (franska eller annat språk om studenten redan behärskar franska)

Terminsprojekt

Övervakade terminsprojekt är baserade på verkliga fallstudier av industriell relevans. De kombinerar en blandning av teoretiskt och praktiskt arbete (utveckla nya prototyper och verktyg, testa ny teknik, utvärdera nuvarande system och lösningar, etc.). Eleverna kan arbeta enskilt eller i grupp om 2/3. Den förväntade arbetsbelastningen är 100 timmar individuellt arbete per termin. Ett disputation anordnas i slutet av varje termin. Projekt ger eleverna praktiska färdigheter genom att låta dem omsätta koncept i praktiken.

Termin 3 höst (oktober-januari)

Applikationer (II)

• Säkerhet och integritet för Big Data och Cloud
• Bild- och videokomprimering
• Digital bildbehandling
• Mobilapplikation och tjänster
• Optimeringsteori med applikationer
• Statistisk signalbehandling
• Grunderna för statistisk slutledning
• System- och nätverkssäkerhet
• Interaktionsdesign och utveckling av moderna webbapplikationer

Grundläggande i företag, innovation och projektledning (III)

• Hur man antar rätt hållning och går från idé till marknad!
• Introduktion till management
• Ansvarsfull digital innovation: risker, etik och teknik
• Personlig utveckling och teamledarskap

Grundläggande DSE II

• Distribuerade system och cloud computing

Språk (franska eller annat språk om studenten redan behärskar franska)

Terminsprojekt Se beskrivningen av projektet ovan (termin 2) (100 timmar)

Termin 4 vår (februari-augusti)

Forskning / Industriell praktik

Praktiken ska genomföras på ett företag eller labb i Frankrike eller utomlands. Studenter arbetar med ett forsknings-/utvecklingsprojekt under ledning av en professor och en industriell mentor.

Studenter integreras som en del av personalen och får en månatlig ersättning, bidragets storlek beror på företag och befattning.

EURECOM ger studenterna en uppdaterad databas med betalda praktikmöjligheter som erbjuds av företag, vilket gör att de kan använda denna programvara för att direkt skicka sina ansökningar till företag.

Studenter måste validera ett visst antal poäng per undervisningsenhet varje termin. Läroplanen erbjuder stor flexibilitet genom att erbjuda många valbara kurser. Se det akademiska schemat och de vanliga frågorna för mer information om schemaorganisationen.

Semester 1 Fall (oktober-januari)

Grunder i maskininlärning

• Maskininlärning och intelligenta system

Grunder i datavetenskap

• Distribuerade system och Cloud Computing
• Implementering av databashanteringssystem

Datavetenskap för system

• Bild- och videokomprimering
• Digital bildbehandling
• Quantum Information Science
• Programvaruutvecklingsmetoder
• Interaktionsdesign och utveckling av moderna webbapplikationer

Humaniora och samhällsvetenskap 1

• Hur man antar rätt hållning och går från idé till marknad!
• Utmaningarna med en hållbar ekonomi
• Introduktion till ledningen
• Immaterialrätt
• Ansvarig digital innovation: risker, etik och teknik
• Personlig utveckling och teamledarskap

Vetenskaplig och teknisk inledning 1

• Avancerade ämnen i trådlös kommunikation
• Medvetandehöjande till forskning
• Datorarkitektur
• Digital kommunikation
• Emulerings- och simuleringsmetoder
• Bild- och videokomprimering
• Digital bildbehandling
• Viktiga matematiska metoder för ingenjörer
• Mobila kommunikationstekniker
• Mobilitetsmodellering
• Mobil applikation och tjänster
• Mobila kommunikationssystem
• Mobilsystem och smarttelefonsäkerhet
• Operativsystem
• Optimeringsteori med applikationer
• Quantum Information Science
• Statistisk signalbehandling
• Säker kommunikation
• Programvaruutvecklingsmetoder
• System- och nätverkssäkerhet
• Designa inbäddade system med UML
• Design och utveckling av moderna webbapplikationer

Språkenhet ECTS: 1,00

Semester 2 Vår (februari-juni)

Avancerat inom maskininlärning

• Algoritmisk maskininlärning
• Avancerad statistisk inferens
• Djup lärning

Humaniora och samhällsvetenskap 2

• Business Simulation
• Juridik Allmän introduktion till juridik: kontrakt, etablering av företag
• Projektledning
• Sociologiska förhållningssätt till telekomteknik
• Personlig utveckling och teamledarskap
• Webbstrategi och organisatorisk prestation

Matematiska verktyg och webbvetenskap

• 3-D och virtuell bildbehandling (analys och syntes)
• IoT -applikationsprotokoll
• Avancerad statistik
• Formella metoder-Formell specifikation och verifiering av system
• Imaging Security
• Maskininlärning för kommunikationssystem
• Iot kommunikationsprotokoll
• Tal- och ljudbehandling
• Semantiska webb- och informationsextraktionstekniker

Vetenskaplig och teknisk inledning 2

• 3-D och virtuell bildbehandling (analys och syntes)
• Applikationsprotokoll
• Avancerad statistik
• Medvetandehöjande till forskning
• Beräkningsmetoder för digital kommunikation
• Digitala system, hårdvaru-programintegration
• Cyber-crime och Computer Forensics
• formella metoder-Formell specifikation och verifiering av system
• Hårdvara Säkerhet
• Imaging Security
• Informationsteori
• Introduktion till statistik
• Maskininlärning för kommunikationssystem
• Mobile Advanced Networks
• Trådlös åtkomstteknik
• Nätverksmjukvaruhandel
• Transportplanering
• Kommunikationsprotokoll
• Radioteknik
• Projet de recherche
• Signalbehandling för kommunikation
• Tal- och ljudbehandling
• Utsläpp och trafik Effektivitet
• Semantiska webb- och informationsextraktionstekniker
• trådlös säkerhet

Språk (franska eller annat språk om studenten redan behärskar franska)

Semester 3 höst (oktober-januari)

Tillämpningar inom datavetenskap

• Bild- och videokomprimering
• Digital bildbehandling
• Mobil applikation och tjänster
• Optimeringsteori med applikationer
• Quantum Information Science
• System- och nätverkssäkerhet
• Interaktionsdesign och utveckling av moderna webbapplikationer

Cloud Security och Blockchain

• Säkerhet och integritet för Big Data och Cloud
• Flerpartsberäkning och blockkedjor

Humaniora och samhällsvetenskap 3

• Hur man antar rätt hållning och går från idé till marknad!
• Utmaningarna med en hållbar ekonomi
• Introduktion till ledningen
• Immaterialrätt
• Ansvarig digital innovation: risker, etik och teknik
• Personlig utveckling och teamledarskap

Vetenskaplig och teknisk inledning 3

• Avancerade ämnen i trådlös kommunikation
• Medvetandehöjande till forskning
• Datorarkitektur
• Digital kommunikation
• Emulerings- och simuleringsmetoder
• Bild- och videokomprimering
• Digital bildbehandling
• Viktiga matematiska metoder för ingenjörer
• Mobila kommunikationstekniker
• Mobilitetsmodellering
• Mobil applikation och tjänster
• Mobila kommunikationssystem
• Mobilsystem och smarttelefonsäkerhet
• Nätverksmodellering
• Operativsystem
• Optimeringsteori med applikationer
• Quantum Information Science
• Statistisk signalbehandling
• Säker kommunikation
• Programvaruutvecklingsmetoder
• Standardiseringsverksamhet
• System- och nätverkssäkerhet
• Designa inbäddade system med UML
• Design och utveckling av moderna webbapplikationer

Språk (franska eller annat språk om studenten redan behärskar franska)

Semesterprojekt

Handledda terminsprojekt är baserade på verkliga fallstudier av industriell relevans. De kombinerar en blandning av teoretiskt och praktiskt arbete (utveckla nya prototyper och verktyg, testa ny teknik, utvärdera nuvarande system och lösningar...). Eleverna kan arbeta enskilt eller i grupp om 2/3. Den förväntade arbetsbelastningen är 200 timmar individuellt arbete per termin. Ett försvar organiseras på slutet. Projekt ger eleverna praktiska färdigheter genom att låta dem omsätta koncept i praktiken. (200h)

Semester 4 Vår (februari-augusti)

Forskning / Industriellt praktik

Praktiken ska genomföras på ett företag eller labb i Frankrike eller utomlands. Det låter eleverna få praktisk erfarenhet och underlätta deras inträde på arbetsmarknaden. Studenter arbetar med ett forsknings-/utvecklingsprojekt under ledning av en professor och en industriell mentor. Studenter integreras som en del av personalen och får en månatlig ersättning, bidragets storlek beror på företag och befattning. EURECOM hjälper studenter att hitta en praktikplats genom att tillhandahålla en uppdaterad databas med betalda praktikplatser som erbjuds av företag.