MIAGE Informatique pour la Finance - 2ème année de Master

L'année de formation

UE fondamentales

  • Mise à niveau Bases de données

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    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :

  • Mise à niveau Java

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    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :

  • Mise à niveau Maths finance

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    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :

  • Mise à niveau Statistiques

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    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :

  • Mise à niveau UML

    Array

    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :

  • Entrepôts de données

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    Ects : 4
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Modélisation et manipulation de données multidimensionnelles

    Description du contenu de l'enseignement :
    Acquérir les notions de base relatives à l'acquisition, l'intégration, la modélisation et au traitement de données multidimensionnelles.
    Introduction et définition d'un entrepôt de données, Architecture fonctionnelle, Modélisation conceptuelle, Alimentation, Stockage, gestion et exploitation de l'entrepôt. Utilisation de l’ETL Talend en TP.
    TP1 : Introduction talend
    TP2 : Business Modeler et construction des premiers jobs
    TP3 : Découverte d'autres connecteurs talend
    TP4 : Déploiement des jobs talend pour Mise en production

  • Sécurité dans les SI

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    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Initiation à la sécurité des systèmes d'information : menaces et recommandations

    Description du contenu de l'enseignement :
    La plupart des politiques de sécurité des systèmes d’information reposent sur une vision négativiste de l’action humaine : dissuader, bloquer, détecter, etc. Ce cours vise à installer les basiques de la sécurité pour permettre à chacun de poser les bonnes questions et de devenir un acteur engagé de la politique de sécurité des systèmes d’information de son entreprise. Les fondamentaux aussi bien qu’une vision prospective et innovante de la sécurité des systèmes d’information sont abordés dans ce cours.
    - Techniques d'attaque, de défense, de persuasion
    - Contexte législatif et réglementaire (CNIL, RGPD, NIST, etc.)
    - Éthique sécurisée, lanceurs d'alerte
    - Menaces ciblant l'humain, ingénierie sociale et manipulation

  • Actuariat

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Initier les étudiants à l’actuariat.
    Actuariat des produits de taux simples en univers déterministe.
    Obligations, zéro coupon.
    Evaluation, courbe de taux, taux futurs, calcul du taux de rendement interne et de la valeur actuelle nette.
    Principes de l’actuariat en assurance vie et IARD : tables de mortalité et de sinistre, calcul de prime.

  • Gestion de portefeuille

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Savoir formaliser un problème d'optimisation de portefeuille et savoir le résoudre.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Rendement/risque d’un portefeuille. Théorie moderne de gestion d’un portefeuille. Value atRisk.

    Analyse de performance (caractéristiques d’un portefeuille).
    Théorie moderne du portefeuille ; le modèle de Markowitz, CAPM.
    Gestion/Allocation de portefeuilles et mesures de performance.
    Modèles multifactoriels.
    Mesures de risque : Value at Risk.

  • Systèmes, Langages et Paradigmes pour le Big Data

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le cours a pour objectif d'apprendre aux étudiants les aspects fondamentaux des technologies Big Data pour la gestion et analyse de données massives.
    Le cours s’articule en trois parties.
    Dans la première, l’accent est sur le paradigme MapReduce et le système Hadoop, avec un focus sur son système de fichiers HDFS. Le cours illustrera les mécanismes de base de Hadoop pour le support de l'exécution parallèle de ‘dataflow’ MapReduce sur des clusters de machines. Une attention particulière sera donnée aux aspects algorithmiques et d’optimisation de dataflow MapReduce.
    La deuxième partie présentera des langages de requête et d’analyse de données caractérisés par des mécanismes de haut niveau et qui sont compilé sur MapReduce. Le focus sera sur les langages Pig Latin et Hive, des langages incluant des mécanismes à la SQL. Les techniques de compilation vers MapReduce seront présentées.
    La troisième partie sera consacrée à des évolutions de Hadoop, et en particulier au système Spark et au langage de support Scala. Le focus sera sur l’architecture de Spark, la notion de RDD, l'évaluation lazy de transformations et actions sur des collections distribuées RDD.
    Les notions apprises seront mises en pratique dans un projet où les étudiants devront concevoir un dataflow pour l’analyse de grands volumes de données. L'implémentation sera faite tant en MapReduce qu’en Spark, et une analyse expérimentale sera effectuée pour comparer les performances des deux implémentations.

  • Serveurs d'application JAVA

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le terme "Serveur d'applications" est un intitulé général pour un objectif commun: la prise en charge de la complexité du développement d'applications pour l'entreprise actuelle. Ces applications se doivent d'être multi-tier, fiables et sécurisées, tolérantes aux pannes, transactionnelles, « scalables », interopérables, extensibles et réutilisables.Dans ce contexte, les serveurs d'applications fournissent un ensemble de services technologiques (middleware SOA ou ORB, serveur et services web, persistance, transactions, clustering etc.) au sein duquel interagissent les composants métiers d'une application répartie. La plateforme Java Entreprise Edition a pour vocation de répondre à ce challenge en offrant, à travers des spécifications ouvertes, un ensemble d'API ainsi qu'un modèle de composants.

    Introduction
    Concepts fondamentaux : objets répartis ORB (RMI\CORBA), moniteurs transactionnels, architecture à composants répartis, services web, SOA
    Présentation générale de Java EE : différentes technologies, généralités sur la spécification, modèle d'assemblage et de déploiement.
    Composants EJB 3, Persistance JPA, JMS, SOA
    API client : interfaces distantes, interface locales, JNDI
    Services avancés : clustering, transactions...
    Mise en pratique dans le cadre d’un projet (Eclipse/ JBoss /Hibernate / MySQL)

UE Optionnelles

  • Transparence des algorithmes pour la décision

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Les algorithmes jouent un rôle de plus en plus fondamental dans tous les aspects de notre vie. Une des principales craintes soulevées par les algorithmes est leur manque de transparence de leur fonctionnement, ce qui pourrait amener à l’avènement d’une « société boîte noire ». De plus, cette transparence est un prérequis pour pouvoir analyser et expliquer les décisions prises par les utilisateurs ou des entreprises.
    Le but de ce cours est de discuter et de sensibiliser les étudiants aux questions soulevées par la transparence et la responsabilité des algorithmes telles que par exemple :
    Quelles sont les situations où la transparence et l’explicabilité sont nécessaires et comment les implémenter en pratique ?
    Comment réconcilier le besoin des entreprises de protéger leur propriété intellectuelle avec le besoin des citoyens de pouvoir comprendre la logique derrière les algorithmes qu’ils utilisent ou qui produisent un effet sur leurs vies ?
    Comment améliorer la transparence, la responsabilité ainsi que l’équité des décisions prises par des systèmes algorithmiques sans pour autant compromettre leur utilité.
    On s’intéressera ici à une catégorie particulière d’algorithmes, ceux qui sont utilisés pour l’aide à la décision ou dans des traitements qui ont des incidences sur les comportements individuels, qui ont donc un effet normatif. A titre d’exemples, on peut citer :
    Les algorithmes de classement, qui établissent des priorités, des recommandations : on pense évidemment aux algorithmes de présentation des résultats des moteurs de recherche, mais aussi à ceux qui sont utilisés pour classer les candidats à un poste, etc.
    Les algorithmes de catégorisation, de classification, de profilage comme ceux qu’on met en œuvre pour détecter des profils de potentiels terroristes, de fraudeurs, etc.

    Ce cours abordera les points suivants :
    Rappels de notions du langage Python
    Transparence, explicabilité et responsabilité des algorithmes : définitions, liens, avantages et limites.
    Le bien-fondé de la transparence des algorithmes pour l’informatique décisionnelle. Aspects juridiques.
    Cas d’étude 1 : Transparence des algorithmes dans le cadre des systèmes de recommandation : le cas du filtrage collaboratif
    Cas d’étude 2 : Transparence des algorithmes dans le cadre de la classification : classification ordonnée et arbre de décision.
    Cas d’étude 3 : Transparence des algorithmes dans le cadre de l’élaboration des classements ou palmarès : prise en compte simultanée des préférences des utilisateurs et des données statistiques

    Mise en œuvre en langage python, à travers un mini-projet, d’un algorithme transparent pour la résolution d’un problème, à partir de données réelles disponibles sur des plateformes comme https://www.data.gouv.fr ou https://www.kaggle.com/

  • Méthodes Agiles d'Ingénieurie Logicielle

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    La nouvelle économie met à rude épreuve les équipes des projets informatiques. L'instabilité notoire des spécifications et le raccourcissement des délais de livraison imposent une amélioration drastique de la réactivité et de la productivité du développement, sans tolérer pour autant une quelconque négligence en matière de stabilité et d'évolutivité des applications déployées. Les méthodologies dites "agiles" tentent de répondre à ces exigences, en adoptant un investissement minimaliste et prônant des résultats tangibles et fréquents, par opposition aux méthodologies classiques qui - tout en imposant des organisations coûteuses - n'arrivent plus à prouver leur efficacité dans ces conditions extrêmement dynamiques. Ce cours propose un panorama des méthodes et techniques efficaces applicables dès les projets de petite taille. Les étudiants pourront les mettre en œuvre avantageusement, aussi bien pour leurs projets pédagogiques qu'industriels, une fois dans l'entreprise.
    Introduction. Evolution des modèles du cycle de vie des projets.
    Offre des méthodologies agiles : XP, FDD, Scrum, Kanban, Lean, etc.
    eXtremeProgramming : cycle de négociation, développement piloté par les tests, refactoring permanent, etc.
    Du code au modèle UML. Modélisation, stratégies et patterns agiles. Design Patterns, Analysis Patterns et Metapatterns.
    Techniques encourageant l'agilité : RAD, AOP, Assemblage de composants, MDA, etc.
    Illustrations en Java, tout au long du cours

  • Optimisation en Finance

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le but de ce module est d'introduire certaines techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes en finance moderne, comme les problèmes de gestion de portefeuilles, de gestion de risques ou d’évaluation de prix d’option. L’accent sera mis sur les modèles stochastiques en finance.
    Introduction :Rappel de quelques techniques et modèles d’optimisation : modèles linéaires, mixtes, quadratiques, Problèmes de gestion de portefeuilles, d’évaluation de prix d’options et d’arbitrage. Modèle de Markowitz.
    Gestion de risque : Valeur en risque, valeur en risque conditionnelle, Optimisation de la valeur en risque conditionnelle.
    Optimisation robuste en finance : Sélection de portefeuille robuste sur plusieurs périodes, Profit robuste dans un portefeuille risqué, Sélection de portefeuille robuste, Robustesse relative dans la sélection d’un portefeuille.
    Modèles stochastiques : Gestion actif-passif, Gestion des dettes, Evaluation des prix d’options, Estimation de la volatilité.

  • Outils d'optimisation pour les sciences des données et de la décision

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    L’Optimisation Mathématique est un outil très puissant pour modéliser des problèmes décisionnels se présentant dans de nombreuses matières de la data science, l'ingénierie et l'industrie. Dans toutes ces applications, des décisions doivent être prises en partant de données complexes et structurées. Le but de ce cours est de décrire les outils nécessaires pour résoudre les problèmes d'optimisation associés à l'apprentissage de modèles de machine learning et data science. Cela donne les outils mathématiques basiques de l'optimisation convexe et décrit différentes approches permettant de construire des algorithmes efficients d'optimisation convexe. Différents cas pratiques portant sur le machine learning illustreront l'utilisation de ces algorithmes pour l'apprentissage de datasets.
    Plus en détails, la première partie du cours couvre les aspects de modélisation du champ, fournissant les outils pour construire des modèles mathématiques effectifs, c'est-à-dire des modèles qui peuvent être résolus en pratique. La seconde partie est consacrée aux aspects algorithmiques : des algorithmes de base sont traités ainsi que d'autres plus avancés, utiles pour ces modèles caractérisés par un nombre exponentiel de variables et/ou contraintes, qui seront présentés en détail. Enfin, la troisième partie du cours aborde les applications réelles.

  • Data Mining/Machine learning

    Array

    Ects : 4
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Il s'agit d'initier les étudiants à l’apprentissage automatique (machine learning) et à la pratique de la fouille (data mining) et l’extraction de connaissances à partir des grandes masses de données. Il sera illustré par des cas concrets des exemples réalisés en session avec le logiciel R. L’évaluation se fait par examen et par un challenge Kaggle (kaggle.com)
    - Introduction
    - Objectifs et panorama du datamining et du Machine learning
    - Méthodes non supervisées :
    Réduction de dimensionnalité
    Clustering :
    K-means, CAH
    Approches probabilistes : EA
    Approches spectrales
    Application à une segmentation marketing
    Application au Text Mining
    Règles d’association
    -Méthodes supervisées :
    Régression logistique
    Arbre de Décision
    Méthodes à Noyaux
    Approches neuronales
    Application au scoring

  • Gouvernance des Systèmes d'Information

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Presenter les principes de la gouvernance des SI.
    Description : J1 : Introduction - concepts
    Entreprise et système d'information
    · Définition du système d'informations
    · Les composantes clés du SI
    Gouvernance : définition et enjeux
    · La gouvernance : pourquoi, à quoi cela sert-il ?
    · Gouvernance au niveau de l’entreprise
    15.doc 10
    · Gouvernance des SI : pour leur pilotage interne
    · SI et entreprise : alignement du SI sur la stratégie et la politique de l’entreprise
    360° de la gouvernance
    · La gouvernance à mettre en œuvre dépend de comment l’organisation entend piloter son
    activité et se contrôler
    · La gouvernance dépend de l’organisation voire de l’environnement socio-économique
    · Notion de « Compliance » : empilage des législations, réglementations, bonnes pratiques et
    procédures qui conditionnent la gouvernance
    J2 : Les référentiels
    Les grands standards :
    · Spice, CMMi, Itil, Cobit, …
    · Orientations plus particulières de certains référentiels : développement logiciel, mode projet,
    exploitation, etc.
    Focus sur ITIL
    · Applications types intérêts et limites
    · Limites par rapport à la gouvernance de l’entreprise sur son SI
    J3 : Les référentiels - Suite
    Focus sur CoBit
    · Applications types, intérêts et limites
    · Limites par rapport à la gouvernance de l’entreprise sur son SI
    Modèle d’organisation : la matrice des fonctions du département informatique.
    J4 : Les référentiels - Etude de cas
    Exemple de mise en place d'une démarche ITIL
    J5 : Organisation de la DSI - gouvernance des systèmes d'information-gouvernance d'entreprise
    · Comment s’articulent la gouvernance interne du SI et le niveau de gouvernance du SI requis
    pour le pilotage de l’entreprise ?
    · Quel recours pertinent aux référentiels métiers SI, quelles autres leviers et indicateurs pour
    répondre à toutes les exigences de gouvernance au niveau de l’entreprise
    · Et si la Direction de l’entreprise n’envisage même pas le SI comme objet/sujet de la
    gouvernance d’entreprise ?
    J6 : Les indicateurs de la Direction des Systèmes d'informations
    Ce qui se mesure s'améliore
    · Des indicateurs, pourquoi faire ?
    · Quelques indicateurs incontournables
    J7 : Etude de cas - Elaboration d'un Plan Directeur Informatique
    · Le plan directeur
    · Exemple d'élaboration du Plan Directeur Informatique d'une PME Français
    J8 : Tendances
    Cloud - Digital Marketing et BYOD … quel impact sur la gouvernance et le contrôle de risque ?

  • Capitalisation et management des connaissances

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Concepts et enjeux du management des connaissances dans les entreprises

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le cours de capitalisation sur les connaissances de l'entreprise est une introduction au Knowledge Management (KM). Il prodigue les concepts académiques fondamentaux aussi bien que des études de cas réelles permettant d'apprécier les enjeux du management des connaissances dans les entreprises.
    - Interprétations divergentes dans une entreprise étendue : contextes, cultures, intentions
    - Cadre académique de l'ingénierie des connaissances, outils de cartographies cognitives
    - Expertise, pouvoir, partage et rétention de connaissances
    - Devenir des métiers, design thinking

  • Programmation Back-end et Front-end

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Introduction aux techniques de programmation back/front-end.
    L’objectif de ce cours est d’introduire les technologies utilisés dans les développement des applications Web du coté front, en utilisant des technologies telles Angular, mais aussi du coté serveur (back-end), en utilisant des tecknologies telles NodeJS.

UE fondamentales

  • Management de projet informatique

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce cours vise à développer les compétences nécessaires en matière de lancement, planification, et gestion de projets de manière efficace ainsi qu’à la consolidation des notions de conception et de modélisation et de leur intégration dans une démarche agile.
    - Les différents processus qui accompagnent les méthodes de conduite de projet informatique
    - Rôle de la maîtrise d'ouvrage et de la maîtrise d'œuvre
    - Les activités de support
    - Exposer et développer les méthodologies de conduite de projet informatique
    - Conception agile : Lean, Scrum et Kanban
    - Rétro-conception outillée d'un système existant : impact mapping, story mapping et backlog prêt
    - Rétrospective méthodologique
    - Définition et domaines d'usage d'un ERP
    - Pourquoi un ERP ? Les enjeux Business
    - Fonctionnement d'un ERP,
    - Analyse et Stratégie de l'Entreprise
    - Critères de choix d'un ERP,
    - Organisation du projet et facteurs clés du succès
    - Développement de la solution, test de la solution, mise en production de la solution
    - Évaluation de la solution.

    Prérequis : UML

  • Droit, Données et Ethique

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    La profonde transformation numérique de nos sociétés rend nécessaire comme l’a encore récemment rappelé la CNIL de « former à l’éthique tous les maillons de la chaîne algorithmique, concepteurs, professionnels, citoyens ». La création de ce nouveau cours Données et Ethique s’inscrit dans cette optique. Il s’agit de permettre aux informaticiens de prendre conscience des implications éthiques et sociales du traitement des données qu’ils opèrent. Il s’agit aussi les informer sur l’évolution du cadre dans lesquels ils vont pouvoir ou devoir mettre en œuvre le traitement de leurs données tant à titre personnel que professionnel. L’éthique est une notion souvent difficile à cerner. Elle repose sur un ensemble de règles morales susceptibles d’orienter le comportement des individus voire des entreprises. Ces règles qu’ils s’imposent à eux-mêmes peuvent soit préfigurer, soit en réalité se superposer ou se confondre avec des règles juridiques contraignantes. Ainsi, l’éthique des données se développe à titre collectif qu’à titre individuel notamment avec la figure des lanceurs d’alerte. En outre, l’éthique des données peut varier en fonction de la catégorie de données en cause (données personnelles, non personnelles, données dite d’intérêt général etc.). Ces prémisses sont importantes pour comprendre les enjeux économiques et sociétaux autour de l’émergence actuelle des principes éthiques des données.
    Introduction :
    - Qu’est-ce que l’éthique (distinction, articulation entre éthique, droit, morale).
    - De quelles données parle-t-on ?
    - Pourquoi une éthique des données aujourd’hui ? Les principaux enjeux : le développement de l’Intelligence artificielle et la question du respect de dignité humaine, dépersonnalisation, déresponsabilisation, encadrement nécessaire de la gouvernance algorithmique (Cambridge Analytica)
    Partie 1 : Les différentes formes d’encadrement de l’éthique des données
    - L’encadrement collectif
    Des obligations actuelles fixées par les Etats et l’UE (RGDP)
    Des tentatives de régulation à l’échelle internationale
    Une forme de responsabilité sociétale des entreprises (développement de code de conduite, d’outils de privacy by design ou by default)
    - Une responsabilité individuelle : Du cas de conscience à la revendication du statut de lanceur d’alerte
    Partie 2 : L’émergence de principes éthiques des données
    - Les initiatives en cours :
    Les recommandations de la CNIL : Vers la concrétisation d’un principe de loyauté des algorithmes et d’un principe de précaution en matière d’Intelligence Artificielle ?
    Le projet de lignes directrices en matière d’éthique dans le domaine de l’IA développée par la Commission européenne
    Vers une charte constitutionnelle française du numérique ?
    - Les questionnements éthiques spécifiques :
    La revendication d’un droit des robots
    Vers la création de biens communs numériques ?
    - Les bonnes pratiques sectorielles : Ethique des données dans le domaine de la finance, de l’éducation, de la santé etc.

  • Anglais

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    L'étudiant doit acquérir une autonomie langagière pour être capable de travailler dans un contexte international, à l'écrit comme à l'oral. A l'issu du cours, il maîtrisera en anglais les prises de parole dans différents contextes professionnels tout comme la rédaction de documents et l'interaction avec des partenaires.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Cours par niveau (selon la taille de la promotion). Une sélection de domaines liés au monde du travail, à son évolution et ses enjeux, est abordée par le biais de lectures, d'exercices apprentissage de lexique spécialisé, de présentations orales, de synthèses écrites et de participation à des débats.

  • Finance de marché

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le but de ce cours est de présenter les marchés financiers et de donner un aperçu des notions mathématiques utilisées pour gérer les produits dérivés. Le cours s’articule autour de la formule de Black and Scholes et se conclut par une présentation des applications les plus courantes en informatique.

    Bloc introductif : tour d'horizon culturel des marchés financiers et étude de l'hypothèse d'Absence d'Opportunité d'Arbitrage.
    Présentation ou rappel de diverses notions utiles : probabilités, espérance etc...
    Processus discrets (temps indexé par un entier), portefeuilles de couverture.
    Processus continus (temps indexé par un réel positif), formule de Black and Scholes et ses conséquences (volatilité implicite, couverture en delta neutre etc...)
    Compléments (en informatique) : méthode de Monte-Carlo, Box-Muller, Intégrale stochastique, Méthode d’Euler, formule de Feynman-Kac et EDP.

  • Management des Organisations

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce cours vise à faire comprendre le contexte de management dans les organisations, et favoriser l'intégration des futurs diplômés dans toute organisation avec des outils concrets et ayant fait leur preuve. Travailler le savoir-être qui est un vernis indispensable pour réussir dans le monde du travail.
    Comprendre le contexte de management des organisations
    Préparer les futurs diplômés à la prise de fonction d’un poste en management
    Acquérir des outils concrets pour animer une équipe
    Introduire les notions de gestion du changement
    Travailler la prise de parole et les présentations

  • Projet BI Finance

    Array

    Ects : 1.5
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce projet consiste à développer un système d’acquisition de données financières présentes publiquement sur le Web (i.e., cours de bourse, taux de change, taux d’intérêts), à les intégrer dans un entrepôt de données (éventuellement XML), et à implanter quelques tâches d’analyse sur les données de l’entrepôt.
    Exemple de projet :
    Interrogation des historiques de NAV de fonds et de taux ainsi que des données statiques sur les fonds, benchmark, société de gestion etc.
    Calcul des indicateurs sur les fonds et leur benchmark comme les volatilités historiques, les rendements glissants, le ratio de sharpe et le ratio d'information.
    Génération à partir de la base XML des reportings sur les fonds sous EXCEL ou plus simplement sous un nouveau format XML.

  • Projet Finance Reuters

    Array

    Ects : 1.5
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce projet consiste à développer un système de manipulation de données financières.
    Ce projet, sous forme de TP, consiste à travailler avec l’application Reuters (3000 Xtra) ou Bloomberg afin de manipuler et comprendre les données financières à travers un logiciel incontournable en finance des marchés.

UE Optionnelles

  • Qualité des données

    Array

    Ects : 2
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le cours a pour objectif d’introduire les caractéristiques principaux liés à la qualité des données ainsi que de presenter les algorithmes pour leur traitement.
    La qualité de l'information a de graves répercussions sur l'efficience et l'efficacité des organisations et des entreprises. Par exemple, dans les organisations privées, telles que les sociétés de marketing ou les banques, il n'est pas surprenant d'avoir plusieurs registres de clients, mis à jour par différentes procédures organisationnelles, ce qui entraîne des informations contradictoires et en double. Ce cours vise à présenter les problèmes liés à la qualité de données, et de présenter les solutions qui peuvent être utilisées pour les résoudre. En particulier, il a pour objectif d’examiner les trois points suivants :
    · Dimensions de la qualité de données. Le terme « qualité de données » est assez vague et englobe plusieurs facettes. Dans cette partie, nous allons examiner les différents dimensions de la qualité de données, allant de l’exactitude, complétude, jusqu’au la consistance et la confiance.
    · Algorithme et solutions théoriques. Dans cette partie nous allons examiner en détails quelques solutions théoriques proposées pour résoudre certains problèmes de qualité de données, en particulier celles liées à l’identification d’objet.
    · Outils et solutions pratiques. Dans cette partie, nous allons utiliser des outils, et montrer comment ils peuvent être utilisés pour améliorer la qualité de données.

  • Large scale machine learning in Spark

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Savoir concevoir des applications efficaces pour l'apprentissage machine sur les données massives.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Les algorithmes d'apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés de nos jours, et il existe une demande croissante d'algorithmes d'apprentissage qui sont capable de passer à l'échelle et de traiter des données massives.
    Plutôt qu'offrir une introduction exhaustive à l'apprentissage automatique, ce cours se concentre sur les aspects typiques qui doivent être traités dans la conception d'algorithmes distribués pour l'apprentissage, et qui peuvent être exécutés sur les clusters Hadoop, afin d'analyser des grands jeux de données, en tenant compte l'adaptabilité à la croissance du volume des données ainsi que la robustesse en cas de pannes.

    Le focus sera sur des algorithmes de réduction de dimension, de clustering et de classification, en tenant compte les aspects suivants. Le premier est la conception d'algorithmes en s'appuyant sur des paradigmes basés sur map-reduce, à cette fin Spark sera utilisé. Le second aspect est l'analyse expérimentale des algorithmes implémentés en Spark, afin de tester leur capacité de passer à l'échelle (scalabilité). Le troisième aspect concerne l'étude et l'application de techniques d'optimisation afin de pallier le manque éventuel de scalabilité.
    Bien que le cours se focalise sur certains algorithmes d'apprentissage, les techniques étudiées sont transversales et trouvent application dans un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique. Pour certains des algorithmes étudiés le cours présentera des techniques pour une implémentation à partir de zéro en Spark-core, tandis que pour d'autres algorithmes Spark ML sera utilisé, et des pipelines de bout en bout seront conçus. Dans les deux cas, les algorithmes seront analysés et optimisés sur des jeux de données réels, sur un cluster Hadoop local, ainsi que sur un cluster sur le cloud Amazon WS.

  • C++

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le langage C++ est actuellement le 3e langage de programmation le plus utilisé au monde(TIOBE Programming Community Index).
    Ce cours a pour objectif de former les étudiants à la programmation orientée-objet en C++.
    Ce cours est destiné en priorité aux étudiants débutants en programmation C++.

    Classes et objets (constructeurs/destructeur, Propriétés des méthodes, Surcharge des opérateurs, Objet membre)
    Héritage (simple, multiple, virtuel)
    Patron de fonctions et Patron de classes Pré requis : Langage C et programmation orientée-objet

  • Applications Web Orientées Services

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Introduction aux microservices, constituant un paradigme d'architecture logicielle visant décomposer une système applicatif en une suite de services indépendants et découplés. Ce type d'architecture a émergé de la nécessité de construire des systèmes applicatifs à l’échelle du Web, c'est à dire continuellement évolutifs avec des niveaux de performance et de résilience jamais atteints.
    - Les concepts et les enjeux des architectures microservices :
    * Enterprise-scale IT à Web-scale IT (Cloud : IaaS, Paas, Saas, agilité, scalabilité horizontale, "design for failure"....)
    * Architectures SOA traditionnelle versus Microservices
    * Décomposition d'une application monolithique en microservices
    - Les technologies et les pratiques de développements associées
    * Architecture REST, API
    * Microservices patterns
    * Conteneurisation des applications (Docker, Kubernetes,...)
    * Supervision et traces (Elastic Stack,...)

    Mise en oeuvre dans le cadre d'un projet Java avec Spring Boot, Spring Cloud

  • Négociation

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    L’objectif du cours est une initiation théorique et pratique à la négociation.
    La méthode du cours est de relier constamment les résultats des simulations auxquelles participent activement les étudiants avec les éléments fondamentaux de toutes négociations, objets d’acquisition du cours. Le séminaire est aussi rythmé par un ensemble de vidéos d'acteurs de la sphère publique et privée qui témoignent de leurs expériences et proposent des idées. Ces vidéos sont aussi des objets d'analyses et de débats. Le séminaire se termine par une grande négociation multilatérale qui permet la mise en pratique immédiate des théories et techniques vues, tout en permettant de prendre mieux conscience de ses forces et faiblesses individuelles en négociation. Un focus est proposé sur les conditions particulières d'une négociation de recrutement, notamment en ce qui concerne le droit du travail, les clauses d'un contrat et l'ensemble des informations nécessaires afin de renforcer sa capacité à négocier.

  • Architecture des Entreprises

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    L'objectif de ce cours est d'enseigner de l'architecture d'entreprise depuis les besoins métier jusqu'à l'architecture technique et aux solutions à mettre en oeuvre, au travers de bonnes pratiques et de travaux réalisés en groupes sur des études de cas issues de problèmes réels.
    Les entreprises vivent des changements importants (nouveaux produits-services, relations avec leurs clients, réglementations, fusions, internationalisation, contraintes financières…). Ils touchent aussi bien leur modèle économique, leur stratégie, leur valeur ajoutée, leurs organisations, leurs modes de fonctionnement et bien sur leurs relations à l’écosystème (marchés, clients, fournisseurs, …). Et dans ce contexte « chahuté », les changements liés aux opportunités du numérique sont un facteur clé de l’évolution des entreprises et de leur écosystème.
    En réponse, les entreprises mènent en parallèle des transformations multiples et rapides, de leur environnement, de leur stratégie, de leurs métiers, des relations avec leurs clients…. Les Systèmes d’Information (SI) sont au cœur de ces transformations.
    Le SI de l’entreprise doit répondre à toutes ces évolutions des activités métiers, mais aussi créer de nouvelles opportunités pour les métiers. Il permet de tirer parti des technologies numériques et des nouveaux modes de production (virtualisation, externalisation, cloud…), ou de prendre en compte les nouveaux modes d’accès (mobilité….) et les nouveaux usages (réseaux sociaux…).
    L’Architecture d’Entreprise (AE) est un levier majeur pour définir ces transformations du SI et pour les piloter. „
    L'objectif de ce cours est d'enseigner de l'architecture d'entreprise depuis les besoins métier jusqu'à l'architecture technique et aux solutions à mettre en oeuvre, au travers de bonnes pratiques et de travaux réalisés en groupes sur des études de cas issues de problèmes réels.

    Pré-requis : le language UML est supposé maitrisé. Notions suffisantes d'informatique et de systèmes d'information

  • Aide à la Décision : construction d’indicateur

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Fournir les fondements mathématiques et les outils de gestion nécessaires pour la conception et la mise en place des indicateurs composites.
    Modélisation (définir les composants de l’indicateur) : techniques de travail collectif pour la structuration du problème : carte cognitives, focus groupe, etc.
    Choix des fonctions d'agrégation : présentation de différents types d’agrégation (additive, ordinale). Analyse de leurs propriétés mathématiques
    Mise ensemble des différents types de données venant de différentes sources avec différents niveaux de qualités (avec une approche de "théorie de mesurage" et analyse de signifiance)
    Etude de cas avec une présentation d'un cas d'application industriel avec un intervenant industriel

  • Créer et Financer son Entreprise

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Appréhender les fondamentaux nécessaires à la création d’une entreprise ou d’une Start up.
    Après avoir suivi ce cours, les participants connaitront :
    les fondamentaux économiques de l’entreprise ;
    les prérequis nécessaires avant de se lancer ;
    les qualités qu’ils devront développer en tant qu’entrepreneur ;
    les éléments à considérer pour confirmer leur idée ;
    les principaux concepts qu’ils devront maitriser ;
    l’importance de la réflexion stratégique préalable pour construire leur projet d’entreprise.
    Après avoir suivi ce module, les étudiants sauront
    distinguer objectifs et moyens ;
    faire la différence entre création de son entreprise et création de son emploi ;
    pourquoi et comment construire un plan d’entreprise ou « business plan » ;
    chiffrer les besoins financiers liés à la création ;
    comment trouver l’argent nécessaire au projet ;
    comment trouver les conseils nécessaires et associer tous les partenaires à
    mobiliser (expert-comptable, investisseurs providentiels encore appelés
    « business angels », administrations, banques, assureurs, avocats etc...) en communiquant avec eux efficacement ;
    réfléchir au statut à adopter : juridique, fiscal, social ;
    identifier les étapes administratives et apprendre à les franchir ;
    obtenir le Kbis ou certificat de naissance de leur entreprise.

  • LV2 - Allemand

    Array

    Ects : 1
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    En fonction des promotions, le niveau sera soit intermédiaire, soit avancé.
    Niveau intermédiaire : approfondissement des moyens linguistiques permettant de bien communiquer dans un pays germanophone, voire de pouvoir s’intégrer dans un milieu professionnel germanophone (niveau B1-B2 du CECRL).
    Niveau avancé : acquisition du niveau B2-C1+ du CECRL, garantissant une très bonne intégration sur le marché du travail des pays germanophones.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Niveau intermédiaire : revoir les règles grammaticales et le lexique de base de la langue allemande – ce qui pourra faciliter un apprentissage plus approfondi si cela s’avère nécessaire pour des raisons professionnelles – et découvrir une autre culture (vie quotidienne, vie politique et sociale, vie professionnelle). Les compétences orales et écrites sont travaillées; des exposés sont consacrés aux sujets économiques et culturels.
    Niveau avancé: étude des grandes questions de société et de l'actualité politique, du fonctionnement de l'économie sociale de marché, approfondissement des compétences linguistiques. Les étudiants seront capables de s'intégrer rapidement à un milieu professionnel germanophone, non pas nécessairement en maîtrisant une langue très technique, mais en ayant acquis une certaine fluidité dans l’expression et approfondi leur connaissance des pays de culture germanique.

  • LV2 - FLE

    Array

    Ects : 1
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :

  • LV2 - Espagnol

    Array

    Ects : 1
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Cours par niveau

Formation année universitaire 2020 - 2021 - sous réserve de modification

Modalités pédagogiques

La formation démarre en septembre, dont la présence en cours est obligatoire.
Les enseignements sont organisés en semestre 3 et semestre 4. Chaque semestre est constitué d'UE fondamentales et d'UE optionnelles auxquels s'ajoute un bloc stage pour le semestre 4.
La note finale de première session d'une UE est obtenue par pondération entre des notes des contrôles continu, de projets, d'examens partiels et terminaux. La note de contrôle continu peut faire intervenir plusieurs éléments : projets, devoirs, interrogations écrites ou orales, et note de participation...
Toute UE pour laquelle l'étudiant a obtenu une note finale supérieure ou égale à 10/20 est définitivement acquise ainsi que les ECTS associés.

Chaque semestre est composé d'UE fondamentales et d'UE optionnelles, ainsi que d'une UE stage pour le semestre 4. Un semestre est définitivement acquis si toutes les conditions suivantes sont vérifiées :

  • Il est constitué d'au moins 30 ECTS
  • La note finale du semestre est supérieure ou égale à 10/20
  • La note finale de chaque UE composant le semestre est supérieure ou égale à 8/20 sauf pour l'UE d'anglais dont la note finale doit-être supérieure ou égale à 6/20
  • La note finale de l'UE stage pour la validation du semestre 4 est supérieure ou égale à 10/20

La validation d'un semestre implique la validation de chaque UE de ce semestre et des ECTS associés.

La validation d'une année entraîne la validation de chacun des deux semestres et de toutes les UE les composant ainsi que de tous les ECTS associés.
Une année est définitivement acquise (ainsi que les 60 ECTS associés) si toutes les conditions suivantes sont vérifiées :

  • Elle est constituée d'au moins 60 ECTS et la note finale de l'année est supérieure ou égale à 10/20
  • La note finale de chaque UE de chaque semestre de l'année est supérieure ou égale à 8/20 sauf pour l'UE d'anglais dont la note finale doit-être supérieure ou égale à 6/20
  • La note finale de l'UE stage est supérieure ou égale à 10/20

UE Obligatoires

  • Algorithmique de données massives et incertaines

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Students who finish this course will learn advanced techniques to design and analyze efficient deterministic and randomized algorithms.

    Description du contenu de l'enseignement :
    This is an advanced algorithms course with an emphasis on topics that have applications in the treatment of large volumes of data and handling partially unknown information. The course is divided into two parts :
    In the first part, the course discusses Randomized Algorithms and the use of probability theory in the design and analysis of algorithms. Topics that will be covered are applications of randomized techniques to sample and verify large volumes of data efficiently, the difference between average-case analysis and randomized worst-case analysis, and the application of randomized algorithms to cases where the input is only partially and gradually revealed (on-line algorithms).
    In the second part, the course revisits traditional algorithm design techniques, such as divide&conquer, with a focus on optimizing performance to the point where the resulting algorithms can realistically be applied to big data problems. This part of the course places a particular emphasis on the notion of dynamic programming.
    Bibliography:
    1. "Probability and Computing" by Mitzenmacher and Upfal
    2. "Algorithms" by Dasgupta, Papadimitriou, Vazirani

  • Actuariat pour le crédit et l’assurance

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Connaissance générale en actuariat. Evaluation d'obligations, courbe de taux, calcul de prime en assurance.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Initier les étudiants à l’actuariat.
    Actuariat des produits de taux simples en univers déterministe.
    Obligations, zéro coupon.
    Evaluation, courbe de taux, taux futurs, calcul du taux de rendement interne et de la valeur actuelle nette.

    Quelques exemples de modèles stochastiques pour aller plus loin.
    Principes de l’actuariat en assurance vie et IARD : tables de mortalité et de sinistre, calcul de prime quand les flux sont aléatoires.

  • Finance des marchés

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Etre capable de refaire les exercices et comprendre comment s'organise le pricing d'un produit dérivé, dans un cadre simple.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le but de ce cours est de présenter les marchés financiers et de donner un aperçu des outils informatiques utilisés pour gérer les produits dérivés.


    1. Bloc introductif : tour d'horizon culturel des marchés financiers, étude de l'hypothèse d'Absence d'Opportunité d'Arbitrage en toute généralité.
    2. Rappels sur les variables aléatoires, moments. Simulation d'une v.a., Box-Muller. Méthode de Monte-Carlo.
    3. Processus discrets (temps indexé par un entier), portefeuilles de couverture. Modèle binomial et valorisation par arbres.
    4. Processus continus (temps indexé par un réel positif), formule et modèle de Black and Scholes, volatilité implicite.
    5. Simulation du mouvement brownien, schéma d'Euler et formule d'Ito. Grecques.

  • Finance entrepreneuriale

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce cours aborde les principaux thèmes de la finance d'entreprises. Il apporte un aperçu des mécanismes financiers de création de valeur. Au travers de la théorie et d'exemples réels, il s'articule en trois parties : outils de base, financement des sociétés et fusions-acquisitions. Les étudiants auront l'opportunité de présenter en groupe et à l'oral une société de leur choix (une liste de sociétés sera proposée par l'enseignant). Cette présentation mettra l'accent sur les aspects financiers des sociétés étudiées et permettra de valider les acquis.
    Partie I - Outils financiers de l'entrepreneur :Eléments de stratégie : les cinq forces d'un marché (concurrents, clients, fournisseurs, produits de substitution et nouveaux entrants), notions générales de compétitivité, Le modèle économique des sociétés, Les sources du financement : la dette et le capital, Le business plan : paramètres et modélisation, Rappel des méthodes de valorisation des sociétés
    Partie II - Financement des sociétés aux différents stades de développement :Création : business angels et capital risque - attente des intervenants, sur quels critères financent-ils les start-up ?Développement : privateequity - objectifs et fonctionnement des fonds, caractéristiques des principales places financières (New York, San Francisco, Londres), Maturité : introduction en bourse - contraintes et opportunités d'une IPO
    Partie III - Introduction aux fusions et acquisitions :Pourquoi les sociétés fusionnent-elles : synergies, intérêts financiers, Les principaux acteurs internes (actionnaires, management) et externes (avocats, banques d'affaires, banques de financement, auditeurs, consultants), Enjeux de la fusion des sociétés : risques, culture, facteurs exogènes, Principales étapes d'une acquisition : identification d'une cible, approche des actionnaires, due diligence, valorisation, négociation, rôle des intervenants externes (avocats, banquiers, auditeurs, consultants), intégration post-fusion
    Partie IV - Cas d'une entreprise : création, développement, positionnement, écosystème, analyse financière de la société.

  • Gestion de portefeuille et risque

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Rendement/risque d’un portefeuille. Théorie moderne de gestion d’un portefeuille. Value atRisk.

    Analyse de performance (caractéristiques d’un portefeuille).
    Théorie moderne du portefeuille ; le modèle de Markowitz, CAPM.
    Gestion/Allocation de portefeuilles et mesures de performance.
    Modèles multifactoriels.
    Mesures de risque : Value at Risk.

  • Management de Projets

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce cours vise à développer les compétences nécessaires en matière de lancement, planification, et gestion de projets de manière efficace ainsi qu’à la consolidation des notions de conception et de modélisation et de leur intégration dans une démarche agile.
    - Les différents processus qui accompagnent les méthodes de conduite de projet informatique
    - Rôle de la maîtrise d'ouvrage et de la maîtrise d'œuvre
    - Les activités de support
    - Exposer et développer les méthodologies de conduite de projet informatique
    - Conception agile : Lean, Scrum et Kanban
    - Rétro-conception outillée d'un système existant : impact mapping, story mapping et backlog prêt
    - Rétrospective méthodologique
    - Définition et domaines d'usage d'un ERP
    - Pourquoi un ERP ? Les enjeux Business
    - Fonctionnement d'un ERP,
    - Analyse et Stratégie de l'Entreprise
    - Critères de choix d'un ERP,
    - Organisation du projet et facteurs clés du succès
    - Développement de la solution, test de la solution, mise en production de la solution
    - Évaluation de la solution.

    Prérequis : UML

  • Optimisation en finance

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le but de ce module est d'introduire certaines techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes en finance moderne, comme les problèmes de gestion de portefeuilles, de gestion de risques ou d’évaluation de prix d’option. L’accent sera mis sur les modèles stochastiques en finance.
    Introduction :Rappel de quelques techniques et modèles d’optimisation : modèles linéaires, mixtes, quadratiques, Problèmes de gestion de portefeuilles, d’évaluation de prix d’options et d’arbitrage. Modèle de Markowitz.
    Gestion de risque : Valeur en risque, valeur en risque conditionnelle, Optimisation de la valeur en risque conditionnelle.
    Optimisation robuste en finance : Sélection de portefeuille robuste sur plusieurs périodes, Profit robuste dans un portefeuille risqué, Sélection de portefeuille robuste, Robustesse relative dans la sélection d’un portefeuille.
    Modèles stochastiques : Gestion actif-passif, Gestion des dettes, Evaluation des prix d’options, Estimation de la volatilité.

  • Projet Business Intelligence

    Array

    Ects : 1.5
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce projet consiste à développer un système d’acquisition de données financières présentes publiquement sur le Web (i.e., cours de bourse, taux de change, taux d’intérêts), à les intégrer dans un entrepôt de données (éventuellement XML), et à implanter quelques tâches d’analyse sur les données de l’entrepôt.
    Exemple de projet :
    Interrogation des historiques de NAV de fonds et de taux ainsi que des données statiques sur les fonds, benchmark, société de gestion etc.
    Calcul des indicateurs sur les fonds et leur benchmark comme les volatilités historiques, les rendements glissants, le ratio de sharpe et le ratio d'information.
    Génération à partir de la base XML des reportings sur les fonds sous EXCEL ou plus simplement sous un nouveau format XML.

  • Projet Logiciel Finance (Reuters/Bloomberg)

    Array

    Ects : 1.5
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce projet consiste à développer un système de manipulation de données financières.
    Ce projet, sous forme de TP, consiste à travailler avec l’application Reuters (3000 Xtra) ou Bloomberg afin de manipuler et comprendre les données financières à travers un logiciel incontournable en finance des marchés.

  • Sécurité des Systèmes d’Information

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    La sécurité est transverse aux différents domaines de l'informatique ce qui en fait un champ d'étude vaste. Elle procède cependant d'un point de vue différent puisque l'objectif n'est pas de suivre la voie de la « normalité » mais, au contraire, de maitriser ce qu'une approche « non orthodoxe » permet d'obtenir du corpus de concepts, règles et technologies d'un domaine.
    L'informatique étant définie comme des systèmes échangeant des données, ce cours de sécurité informatique porte sur la sécurité des systèmes, des échanges et des données. Pour chaque domaine on présente les principaux risques qu'il peut être opportun de maitriser et les contre mesures associées. Le cours présente, en préliminaire, des éléments de cryptographie car un nombre significatif de contre mesures reposent sur ses résultats.
    Enfin, le plan de continuité étant souvent de la responsabilité du RSSI (Responsable Sécurité du Système d'Information) le cours se termine sur la présentation du bilan relatif à la mise en place d'un tel plan pour un système d'information critique basé sur une grande variété de technologies ouvertes.

    Eléments de cryptographie
    Sécurité des échanges
    Sécurité des systèmes
    Sécurité des données
    Continuité des systèmes

  • Systèmes, Langages et Paradigmes pour le Big Data

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Savoir concevoir des applications pour le tratement efficace de données massives.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le cours a pour objectif d'apprendre aux étudiants les aspects fondamentaux des technologies Big Data pour la gestion et analyse de données massives.
    Le cours s’articule en trois parties.
    Dans la première, l’accent est sur le paradigme MapReduce et le système Hadoop, avec un focus sur son système de fichiers HDFS. Le cours illustrera les mécanismes de base de Hadoop pour le support de l'exécution parallèle de ‘dataflow’ MapReduce sur des clusters de machines. Une attention particulière sera donnée aux aspects algorithmiques et d’optimisation de dataflow MapReduce.
    La deuxième partie présentera des langages de requête et d’analyse de données caractérisés par des mécanismes de haut niveau et qui sont compilé sur MapReduce. Le focus sera sur Hive, permettant du traitement de données via SQL. Des techniques de compilation de SQL vers MapReduce seront présentées.
    La troisième partie sera consacrée à des évolutions de Hadoop, et en particulier au système Spark et au langage de support Scala. Le focus sera sur l’architecture de Spark, la notion de RDD, l'évaluation lazy de transformations et actions sur des collections distribuées RDD.
    Les notions apprises seront mises en pratique dans un projet où les étudiants devront concevoir un dataflow pour l’analyse de grands volumes de données. L'implémentation sera faite tant en MapReduce qu’en Spark, et une analyse expérimentale sera effectuée pour comparer les performances des deux implémentations.

UE Obligatoires

  • Anglais

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Cours par niveau

  • Applications Web Orientées Services

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Introduction aux microservices, constituant un paradigme d'architecture logicielle visant décomposer une système applicatif en une suite de services indépendants et découplés. Ce type d'architecture a émergé de la nécessité de construire des systèmes applicatifs à l’échelle du Web, c'est à dire continuellement évolutifs avec des niveaux de performance et de résilience jamais atteints.
    - Les concepts et les enjeux des architectures microservices :
    * Enterprise-scale IT à Web-scale IT (Cloud : IaaS, Paas, Saas, agilité, scalabilité horizontale, "design for failure"....)
    * Architectures SOA traditionnelle versus Microservices
    * Décomposition d'une application monolithique en microservices
    - Les technologies et les pratiques de développements associées
    * Architecture REST, API
    * Microservices patterns
    * Conteneurisation des applications (Docker, Kubernetes,...)
    * Supervision et traces (Elastic Stack,...)

    Mise en oeuvre dans le cadre d'un projet Java avec Spring Boot, Spring Cloud

  • C++

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le langage C++ est actuellement le 3e langage de programmation le plus utilisé au monde(TIOBE Programming Community Index).
    Ce cours a pour objectif de former les étudiants à la programmation orientée-objet en C++.
    Ce cours est destiné en priorité aux étudiants débutants en programmation C++.

    Classes et objets (constructeurs/destructeur, Propriétés des méthodes, Surcharge des opérateurs, Objet membre)
    Héritage (simple, multiple, virtuel)
    Patron de fonctions et Patron de classes Pré requis : Langage C et programmation orientée-objet

  • Management des Organisations

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce cours vise à faire comprendre le contexte de management dans les organisations, et favoriser l'intégration des futurs diplômés dans toute organisation avec des outils concrets et ayant fait leur preuve. Travailler le savoir-être qui est un vernis indispensable pour réussir dans le monde du travail.
    Comprendre le contexte de management des organisations
    Préparer les futurs diplômés à la prise de fonction d’un poste en management
    Acquérir des outils concrets pour animer une équipe
    Introduire les notions de gestion du changement
    Travailler la prise de parole et les présentations

  • Méthodes Agiles d’Ingénierie Logicielle

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Découvrir, comprendre et appliquer les principes et les pratiques agiles les plus efficaces.

    Collaborer en équipe pour atteindre rapidement un objectif fonctionnel ou technique.

    Renforcer les compétences de spécification, conception, planification, communication, développement et tests automatisés.

    Fournir des résultats tangibles et fréquents, avec le sourire

    Description du contenu de l'enseignement :
    La nouvelle économie met à rude épreuve les équipes des projets informatiques. L'instabilité notoire des spécifications et le raccourcissement des délais de livraison imposent une amélioration drastique de la réactivité et de la productivité du développement, sans tolérer pour autant une quelconque négligence en matière de stabilité et d'évolutivité des applications déployées. Les méthodologies dites "agiles" tentent de répondre à ces exigences, en adoptant un investissement minimaliste et prônant des résultats tangibles et fréquents, par opposition aux méthodologies classiques qui - tout en imposant des organisations coûteuses - n'arrivent plus à prouver leur efficacité dans ces conditions extrêmement dynamiques. Ce cours propose un panorama des méthodes et techniques efficaces applicables dès les projets de petite taille, y compris pour assurer la traçabilité complète entre les besoins et les composants techniques en continue évolution. Les étudiants pourront les mettre en œuvre avantageusement, preuve comprise, aussi bien pour leurs projets pédagogiques qu'industriels, une fois dans l'entreprise.


    Introduction. Evolution des modèles du cycle de vie des projets. Manifeste agile: valeurs et principes.

    Offre des méthodologies agiles : XP, Scrum, FDD, Kanban, Lean, etc.

    eXtremeProgramming : cycle de négociation, métaphore & storytelling, développement piloté par les tests, refactoring permanent, etc.

    Gestion des exigences et de configuration logicielles. CMMi vs agile.

    Zoom sur le testing automatique fonctionnel : Behaviour Driven Developement en Gherkin avec Cucumber.

    Modélisation, patterns agiles, stratégies et styles architecturaux agiles: Design Patterns, Analysis Patterns, Metapatterns, Hexagonal, CQRS, DDD.

    Techniques encourageant l'agilité : RAD, AOP, Assemblage de composants, MDA, métriques & audits, EventModeling, Impact et StoryMapping.

    Illustrations en Java, tout au long du cours.

  • Projet Programmation financière

    Array

    Ects : 1.5
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Programmation en Python des méthodes de pricing vues dans le cours Finance de Marché.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce cours projet traite du problème d’implémentation des modèles de valuation des produits dérivés financiers.
    Il s’agira de mettre en application les modèles de pricing présentés en finance de marché. Ce cours-projet abordera tout particulièrement la méthode de Monte-Carlo et son implémentation en Python afin d'évaluer des options Européennes et Asiatiques dans des modèles à volatilité locale.

  • Projet Programmation par composants

    Array

    Ects : 1.5
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :
    Ce cours est essentiellement un projet visant à réaliser concrètement le développement et l’intégration de composants logiciels dans un outil existant.
    Les exemples seront choisis dans le domaine financier et permettront d’illustrer en pratique l’intérêt de la programmation par composant, et son application au domaine applicatif du Master IF.
    Exemple : Développement d'une application VBA Excel / Addin C++ de construction et d'utilisation d'une courbe de taux à partir d'inputs bien définis dans une feuille Excel. L'API c++ devra proposer plusieurs services :Récupération des courbes zéro-coupons & forward et Calcul (avec interpolation) d'un point donné dans une courbe

  • SQL, NoSQL et NewSQL

    Array

    Ects : 3
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :
    Compréhension des modèles NoSQL, modélisation des bases de données en SQL et NoSQL, norme JPA.

    Description du contenu de l'enseignement :
    Le cours a pour objectif d'apprendre aux étudiants les aspects fondamentaux des différents types bases de données qu’elles soient basées sur le SQL, le NoSQL (Not Only SQL) ou récemment le NewSQL.
    Le cours s’articule en trois parties.
    Dans la première partie, l’accent est mis sur les bases de données relationnelles : leurs avantages et leurs inconvénients, ainsi que la correspondance objet-relationnel (Object-Relationnel Mapping -ORM) avec la norme JPA.
    La deuxième partie présentera les différents modèles noSQL (clé-valeur, document, graphe), les notions de disponibilité et de partitionnement à la cohérence (propriétés BASE, théorème CAP), les différents systèmes NoSQL (Redis, MongoDB, Cassandra, Neo4j, ...), les avantages et les inconvénients du NoSQL.
    La troisième partie sera consacrée aux bases NewSQL : leur définition et leurs caractéristiques, les nouvelles architectures et la notion de DBaaS (Database as a service), leurs avantages et leurs inconvénients.
    Les notions apprises seront mises en pratique dans le cadre de TP (un TP sur Redis, un TP sur MongoDB et un TP sur Neo4j) et d'un projet où les étudiants devront manipuler différents types de bases de données afin de les comparer.

UE Obligatoires

  • Mémoire de master

    Array

    Ects : 9
    Coefficient : Array
    Compétence à acquérir :

    Description du contenu de l'enseignement :

Formation année universitaire 2020 - 2021 - sous réserve de modification

Modalités pédagogiques

La formation démarre en septembre, dont la présence en cours est obligatoire. Le rythme d'alternance est de quatre semaines en entreprise / deux à trois semaines à l'Université.

La formation est à 75% une formation dédiée aux connaissances nécessaires à l’ingénierie d’application de haute qualité. Les trois modules purement consacrés aux connaissances informatiques couvrent respectivement les domaines de l’architecture logicielle, de la gestion de grandes masses de données et du management et pilotage de projets informatiques. Ces connaissances sont nécessaires à des informaticiens de haut niveau pour maîtriser la conception et la réalisation d’application exigeante en terme de sécurité, de performance ou de complexité architecturale. La coloration en finance intervient dans le projet à deux titres :

  • Le quatrième module, dit « fonctionnel », donnera aux étudiants un aperçu des métiers de la finance et des problématiques propres aux systèmes d’information de ce domaine. Il ne s’agit pas d’en faire des professionnels du domaine, mais de leur donner les moyens de s’adapter, de comprendre et de réagir aux besoins « métiers » auxquels ils seront confrontés.

  • Les projets proposés dans chacun des trois modules techniques seront orientés vers des études de cas tirés du domaine finance/assurance, et serviront de lien avec le module fonctionnel. Les étudiants pourront donc confronter dès la période de cours les techniques apprises avec des besoins métiers, et assimiler des outils et pratiques typiques des SI finance/assurance.
Les enseignements du parcours MIAGE-IF en apprentissage sont répartis dans un bloc enseignement et une note de mémoire.
Le diplôme de 2ème année de master mention Informatique parcours MIAGE-IF formation en apprentissage est délivré aux étudiants satisfaisant aux conditions suivantes :

  • Elle est constituée d'au moins 60 ECTS et la note finale de l'année est supérieure ou égale à 10/20
  • La note finale du bloc enseignement est supérieure ou égale à 10/20 sous réserve que la note finale de chaque enseignement composant ce bloc soit supérieure ou égale à 6/20
  • La note de mémoire est supérieure ou égale à 10/20


Stages et projets tutorés

Le stage se déroule sur une durée de cinq à six mois. Le sujet du stage doit être validé par le responsable de la formation avant le début du stage. A l'issue du stage, l'étudiant dépose une version électronique et remet deux exemplaires papier du rapport signés par le tuteur entreprise au secrétariat de la formation. Le rapport doit-être remis au plus tard quinze jours avant la date de la soutenance définie par le secrétariat de la formation.


 

 

Des programmes nourris par la recherche

Les formations sont construites au contact des programmes de recherche de niveau international de Dauphine, qui leur assure exigence et innovation.
La recherche est organisée autour de 6 disciplines toutes centrées sur les sciences des organisations et de la décision.

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