Conditions d’obtention du diplôme

Le programme de maîtrise en analyse de données nécessite 30 crédits de cours (dix classes), qui seront généralement achevés en un à deux ans. Les cours sont offerts en soirée et pendant les week-ends. Veuillez consulter la page Informations sur les admissions/exigences du M.S. en Data Analytics pour plus d’informations sur la candidature au programme.

Les cours doivent être suivis comme suit :

  • Cinq (5) cours de base
  • Quatre (4) cours à option (parmi un ou plusieurs groupes thématiques)
  • Un (1) projet Capstone

Cours facultatifs

  • Deux cours de thèse de maîtrise – (facultatif – s’ils sont suivis, les cours remplacent le projet de synthèse et un cours à option)
  • Un (1) stage (facultatif – s’il est suivi, il remplace le projet de synthèse)

Cours

Cours de base (les étudiants suivront cinq (5) des sept (7) cours suivants) – 15 crédits au total (3 crédits chacun) 15 crédits au total (3 crédits chacun)

  1. CISC 5450 Mathématiques pour l’analyse des données
  2. CISC 5500 Outils et scripts d’analyse des données
  3. CISC 5800 Apprentissage automatique
  4. CISC 5835 Algorithmes pour l’analyse des données

    5. .

  5. CISC 5900 Fusion d’informations
  6. CISC 5950 Programmation de Big Data
  7. CISC 6930 Data Mining

Cours à option (Quatre (4) cours parmi un ou plusieurs des huit (8) groupes thématiques suivants) -. 12 crédits au total (3 crédits chacun)

  1. Informatique et science des données
    1. CISC 5550 Informatique en nuage
    2. CISC 5640 Systèmes de bases de données NoSQL
    3. CISC 5700 Informatique cognitive
    4. CISC 6000 Apprentissage profond
    5. . Learning
    6. CISC 6200 Natural Language Processing (NLP)
    7. CISC 6325 Database Systems
    8. CISC 6525 Artificial Intelligence
    9. CISC 6735 Data Visualization
  2. Cybersecurity
      .

    1. CISC 5009 Network Essentials
    2. CISC 5650 Cyber Security Essentials
    3. CISC 5750 Information Security and Ethics
    4. CISC 6640 Privacy and Security in Big Data
    5. CISC 6650 Forensic Computing

      6. .

    6. CISC 6680 Détection d’intrusion
  3. Bioinformatique et informatique de la santé
    1. CISC 6500 Bioinformatique
    2. CISC 6550 Systèmes de neuroscience
    3. BISC 7502 Biologie moléculaire eucaryote

      4. .

  4. Informatique financière
    1. CISC 5352 Programmation financière et applications
    2. CISC 6350 Finance informatique avancée
    3. ECON 6950 Économétrie financière
    4. ECON 6910 Économie appliquée Économie appliquée
  5. Informatique urbaine et des villes
    1. CISC 5738 Systèmes de TIC pour les villes intelligentes
    2. URST 6000 Questions relatives aux études urbaines
    3. URST 6200 Compétences en matière de recherche en études urbaines
    4. BISC 7529 Principes des SIG
  6. Informatique électorale et gouvernementale
    1. POGA 5100 Comportement politique américain
    2. POGA 5130 Institutions et processus politiques
    3. POGA 5251 Recherche par sondage politique

      4. .

  7. Informatique du comportement
    1. PSYC 6850 Évaluation des programmes psychologiques et sociaux
    2. PSYC 7804 Régression ou PSYC 7816 Analyse multivariée
    3. PSYC 7830 Modélisation des équations structurelles, PSYC 7850 Modèles linéaires hiérarchiques, ou PSYC 7920 Théorie de la réponse d’item
  8. Informatique des médias
    1. PMMA 6103 Journalisme de données et graphiques interactifs
    2. PMMA 6205 Analytique et métrique en ligne

Projet de synthèse – 3 crédits

  • CISC 6080 Capstone Project in Data Analytics

Master’s Thesis – 6 crédits au total (facultatif – 3 crédits chacun)

  1. CISC 6085 Thèse de maîtrise en analyse de données I
  2. CISC 6086 Thèse de maîtrise en analyse de données II

Stage – 3 crédits

  • CISC 6081 Data Analytic Practicum
    Les étudiants intéressés par un stage dans une entreprise ou une organisation liée à l’analyse de données peuvent suivre ce cours. S’il est suivi, il remplace le projet de synthèse.

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