Microprogramme en informatique - traitement de données massives

Reconnaissance
18 crédits
Formation publique

Clientèle cible

Ce programme s'adresse à vous si vous avez obtenu récemment votre diplôme d'études collégiales, ou êtes aux études ou sur le marché du travail et souhaitez obtenir une formation d'appoint en traitement des données massives afin de vous positionner stratégiquement, d'actualiser vos connaissances ou de réorienter votre carrière.

L'obtention d'une attestation de spécialisation en traitement de données massives peut compléter votre formation initiale, vous permettre de vous perfectionner, d'améliorer vos conditions en emploi, de faire reconnaître vos compétences, d'amorcer une réorientation de carrière ou d'accéder à d'autres fonctions dans le cadre de votre emploi.

Description

L'objectif de ce microprogramme est d'offrir une formation en programmation accompagnée d'une spécialisation visant à acquérir les compétences requises pour l'analyse et le traitement de données massives. Il fait partie d'un ensemble de microprogrammes partageant un même noyau de cours essentiels à toute formation en programmation et qui regroupent des cours visant une spécialisation très prisée sur le marché du travail.

  • Temps partiel : en raison de la séquence particulière des cours à suivre, ce microprogramme peut être suivi uniquement à temps partiel, au rythme d'au maximum 2 cours par session. Si vous le commencez à l'automne, prévoyez au moins 5 sessions pour le réaliser; si vous le commencez à l'été ou à l'hiver, prévoyez au moins 4 sessions pour y parvenir.

Objectifs

L'objectif général de ce microprogramme est de fournir une formation de base en informatique accompagnée d'une spécialisation dans l'analyse et le traitement de données massives.

Au terme du microprogramme, l'étudiante ou l'étudiant devrait avoir :

  • acquis une spécialisation en gestion de bases de données et en traitement de données massives;
  • acquis ou approfondis ses connaissances en programmation, en gestion de données, en traitement de données et en découverte de connaissances ;
  • consolidé ses compétences techniques et son sens d'analyse scientifique face aux problématiques et aux solutions algorithmiques liées au traitement de données massives.