Ensai vs Ensimag: laquelle pour faire du Big Data?

[Cassius]

Ceci dit, l'ENSAI est une école qui offre à ses élèves de très belles opportunités compte tenu de son niveau de sélection. Bon, de là à dire qu'ils deviennent tous big boss...

[Pater]

oui
de très nombreux accords
beaucoup d'opportunités à saisir
en particulier en économie où hormis quelques écoles haut de gamme il y a peu d'établissements dans le domaine depuis une taupe
(ou alors faut aller en magistère à TSE)

[Cassius]

Effectivement.
En finance aussi d'ailleurs: DD possible avec l'ENSAE en finance ou en actuariat; Sciences Po en Finstrat; DD possibles à l'étranger; et régulièrement des élèves très motivés arrivent à intégrer des masters parisiens bien cotés après l'école.
Je ne connais en revanche pas suffisamment le champ des écoles en big data pour pouvoir donner un avis constructif.

[Pater]

Les cursus se sont multiplié s notamment dans des écoles de télécom
Mais on manque un peu de recul
Le combo TSP + isup me semble intéressant..

[Wyrd]

Je comprends pas votre débat, l'ensimag est une très bonne reconnue en france dans le domaine maths/info. Ca me parait hasardeux de tenter l'ensai pour espérer finir dans un DD plus prestigieux.

[Pater]

L'ensimag est une école avec de la bouteille et une reconnaissance certaine en informatique et en maths appli
même en finance, l'ensimag tire son épingle avec sa filière finance et ses accords avec IAE et GEM
mais quid des stats ? Il y a bien la possibilité de faire un M2 dans cette voie et il y a un MS en big data avec GEM
mais on n'a pas l'impression que ce soit le coeur de cible de l'école... à la différence de l'ISUP (qui ne délivre pas le diplome d'ingé et qui a moins d'accords que l'ensai...)

[Altamion]

Ce n'est pas le coeur de cible de l'école parce que l'Ensimag ne forme pas de profil d'ingénieur hyper spécialisé dans un domaine unique, elle offre avant tout des connaissances pluridisciplinaires en informatique et mathématiques appliquées. Dans le cas du bigdata, les cours de statistiques, d'apprentissage, de fouille de données et d'analyse multi-dimensionnelle sont à côté des cours de gestion de base de données, système d'exploitation et programmation concurrentielle, algorithmique ou réseau. Après, c'est le choix de la filière en 2ème année et de ses modules de cours, puis éventuellement d'un master spécialisé en 3ème année qui te permet de mettre l'accent sur une thématique info ou math plus précise.

De manière générale, la mouvance bigdata est un phénomène récent et il n'y a pas de véritable formation uniquement concentrée dessus. De plus en plus de parcours sont proposés mais se faire une idée de leur valeur est difficile car il n'y a pas réellement de recul. A ta place j'essaierai de bien réfléchir à ce que tu souhaites avoir comme approche du bigdata, car les thématiques peuvent être variables selon que tu préfères le côté très théorique des modèles mathématiques mis en oeuvre (cherche 2-3 thèses sur internet) ou bien l'aspect plus informatique de leurs mises en action. L'Ensimag ne te fermera aucune porte, je ne saurai pas juger les autres écoles et je t'invite du coup à te renseigner aussi de ce côté là.

[Pater]

C est très bien présenté
Mais il y a un positionnement qui m échappe
Le Ms bit data de l ensimag est ouvert aux GEM .. Et aux ensimag
Faut don payer et faire bac+6 pour devenir data scientist a l ensimag ?
Le gars qui fait un MS a l ensae suit des cours de 3a en fait
C est donc différent sur ce créneau..

[paname75]

Qu'est ce qui est propre au big-data , qu'est-ce qui ne l'est pas ?

Ce qui est propre au big-data , ce sont les frameworks de traitement massif parallèle comme Hadoop ou MapReduce et aussi l'utisation de base de données NoSQL (des bases de données simplifiées plus aptes à la distribution , sur le modèle clé-valeur des hashmaps).

Pour le reste, par exemple, les statistiques, d'apprentissage, de fouille de données et d'analyse multi-dimensionnelle ne sont pas du tout propre au big-data.

LA question se repose "c'est quoi faire du big-data" ? Des stats sur des données en grand nombre ? Ou alors travailler sur la couche en dessous, au niveau framework et DB ?

[Pater]

Les 2 mon capitaine