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Microprogramme en informatique - traitement de données massives

Attestation d'études de premier cycle

Avec l'avancement de la technologie vient la production massive de données qui, éparses, n'ont pas beaucoup de sens. Traitées et analysées, celles-ci sont un puissant levier pour le progrès. Passez maître dans l'art de faire parler les nombreuses données recueillies par les systèmes informatiques et à les mettre au service de votre organisation. Apprenez comment les traiter et les analyser de façon efficace, cohérente et intelligente. Le microprogramme en traitement des données massives vous permettra de développer des compétences que toutes les organisations recherchent: la capacité d'utiliser les données informatiques pour innover, optimiser leurs activités, mieux servir leur clientèle, améliorer leur rentabilité et plus encore.

18 Crédits

Reconnaissance d'acquis maximale: 0 crédit

Sessions d'admission

  • Automne
  • Hiver
  • Été

L'admission est encore possible à la session d'hiver 2023.

En bref

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.

À qui s'adresse le programme

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.

Avenir

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.

Une fois terminé, ce microprogramme peut être intégré, en tout ou en partie, dans les programmes suivants si votre profil répond aux exigences d'admission qui y sont associées:

Cette page présente la version officielle de ce microprogramme pour de futurs étudiants et étudiantes. L'Université Laval se réserve le droit d'en modifier le contenu sans préavis. Les personnes déjà admises doivent plutôt se référer à leur rapport de cheminement.

Avantages

  • Certains cours à distance
Détails des avantages

Structure du programme

Liste des cours

Admissibilité

Pour connaître les exigences d'admission, choisissez la catégorie qui correspond à votre situation.

Si vous n'êtes pas titulaire du diplôme requis pour l'admission, mais que vous répondez à tous les critères d'admissibilité des candidates et candidats adultes, vous pourriez être admissible au programme.

Diplôme requis

  • Tout DEC
  • ET avoir réussi :
    • l'un des cours de mathématiques de 5e secondaire suivants : 526, 532, 534, 536, séquence Technico-sciences, séquence Sciences naturelles, ou l'un de leurs équivalents
    • OU l'un des cours collégiaux de mathématiquessuivants : 101, 102, 103, 105, 113, 122, 203, 211, 257, 302, 311, 337, 201-300-92, 360-300, 602-85, 103-RE, 203-RE, 105-RE, NYA, NYB, NYC ou l'un de leurs équivalents

Vous n'avez pas à fournir de relevé de notes si vous avez réussi l'un des cours de mathématiques du réseau collégial québécois. Dans le cas des cours de 5e secondaire, le relevé de notes attestant la réussite est requis.

Diplôme requis

  • Diplôme d'études secondaires ET une année d'études universitaires
  • ET formation jugée satisfaisante en mathématiques. À la suite de l'analyse du dossier, des cours préalables peuvent être exigés.

Critères de sélection

La candidature est analysée sur la base de la qualité du dossier scolaire.

Diplôme requis

  • Diplôme d'études préuniversitaires totalisant 13 années
  • OU diplôme d'études préuniversitaires totalisant 12 années ET une année d'études supérieures
  • ET formation jugée satisfaisante en mathématiques. À la suite de l'analyse du dossier, des cours préalables peuvent être exigés.

Critères de sélection

La candidature est analysée sur la base de la qualité du dossier scolaire.

En savoir plus sur les études universitaires au Québec.
Consulter la liste des équivalences généralement accordées aux différents diplômes internationaux.

Connaissance du français

Condition d'admission supplémentaire pour les non-francophones

Si la langue d'enseignement de vos études primaires et secondaires n'est pas le français, vous devez, pour être admissible, faire la preuve d'un niveau minimal de connaissance de la langue française par la réussite du Test de connaissance du français tout public avec :

  • un résultat égal ou supérieur à 361/699 aux épreuves obligatoires (TCF-TP)
  • ET un résultat égal ou supérieur à 8/20 à l'épreuve d'expression écrite (TCF-TP/EÉ)

Date limite de dépôt

La date limite à respecter pour déposer une demande d'admission varie selon le type de candidature. L'information complète se trouve à la page Dates limites de dépôt.

Formules d'enseignement

  • Peut être offert en comodal
  • Peut être offert à distance
  • Peut être offert en présentiel-hybride
  • Peut être offert à distance-hybride

Découvrez les formules d'enseignement


Attribut de cours

  • Cours en développement durable

Cours à l'horaire

  • Hiver 2023

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'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.

Structure du programme

Avantages du programme

  • Certains cours à distance

    Profitez de plus de souplesse avec les cours à distance offerts dans ce programme, une bonne façon de concilier les études avec les autres sphères de votre vie.

    Consultez le site de la formation à distance et apprenez-en davantage sur ce mode d'enseignement.

Durée et régime d'études

Ce microprogramme peut être suivi uniquement à temps partiel.

Insertion dans un autre programme

Ce microprogramme peut être intégré, en tout ou en partie, dans le ou les programmes suivants :

Responsable

Pour information
cycle1.CIFT@ift.ulaval.ca
Directeur de programme
Béchir Ktari
bechir.ktari@ift.ulaval.ca

Faculté des sciences et de génie

Site de la Faculté

Ressources

418 656-2764, poste 407172
1 877 606-5566, poste 407172
www.fsg.ulaval.ca/info

Département d'informatique et de génie logiciel

Site web du département

Particularités et attraits

Le Département d'informatique et de génie logiciel de la Faculté des sciences et de génie entretient un lien très fort avec l'industrie grâce au Centre de relève en technologies de l'information (CRTI). Celui-ci permet d'établir des collaborations fructueuses en recherche et développement et d'offrir une formation actualisée. Un comité consultatif constitué d'une cinquantaine de membres parmi les plus grands employeurs en informatique à Québec et dans la province s'assure aussi que les formations répondent bien aux besoins réels du marché de l'emploi.

En plus d'être de remarquables pédagogues, nos professeures et professeurs sont très dynamiques en recherche. Plusieurs sont à la tête de consortiums (FORAC, CRISI 4.0), de centres de recherche (Centre de recherche en données massives, Institut intelligence et données) ou de groupes de recherche. L'enseignement est également assuré par des chargées et chargés d'enseignement, qui enseignent à temps complet, et par un grand nombre de chargées et chargés de cours provenant du milieu de la pratique, qui possèdent une grande expérience de terrain. Les enseignements théoriques sont accompagnés de travaux pratiques réalisés dans nos laboratoires dotés d'équipements à la fine pointe.

Les projets étudiants comme le club de hacking, le club de développement de jeux vidéo ou encore le Véhicule autonome Université Laval dynamisent la vie du Département, tout comme les associations étudiantes.

Espace Futurs étudiants

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Notre équipe de responsables d'information vous offre un service d'accompagnement personnalisé et de rencontre individuelle pour vous soutenir dans votre choix de programme et la planification de vos études à l'Université Laval. Communiquez avec eux pour obtenir toutes les réponses à vos questions!