Page précédente

Master mention électronique, énergie électrique, automatique

Niveau Niveau II (licence ou maîtrise universitaire)
Type : Master
Certificateur(s) : Kagilum
Picto partage
  • Partager par mail
  • Imprimer
Par la formation initale : Oui
Par la formation continue : Oui
Par l'apprentissage' : Oui
Par unité de capitalisation : Oui
Sur demande individuelle : Non
En contrat de pro : Non
Par la VAE : Oui

Descriptif

Picto dérouler/rouler

  • Production d’études techniques d'un projet dans les domaines de l’électronique, énergie électrique et automatique (EEEA), dans le respect des objectifs de qualité, de coût et de délais préalablement définis et de contraintes environnementales
  • Proposition, à partir d'un cahier des charges, des solutions techniques adéquates (études ou fonctions complètes)
  • Participation à un projet de recherche ou développement dans le domaine de l'EEEA
  • Développement de solutions innovantes mettant en œuvre des techniques à haut niveau d’expertise dans le domaine de l’EEEA
  • Analyse d'un problème multidisciplinaire dans le large champ de sciences appliquées de l’EEEA
  • Conception de systèmes, programmation d’automates, synthèse de contrôleurs, supervision dans le domaine de l’EEEA
  • Veille technologique
  • Mise au point de techniques, installation et maintenance d’appareillages dans les domaines de l’instrumentation et du génie électrique

Objectifs

Picto dérouler/rouler

  • Analyser des problèmes dans le champ de l’EEEA à l’aide d’outils mathématiques, informatiques et statistiques
  • Utiliser des techniques de résolution classique ou innovante
  • Appliquer des concepts de l’EEEA en tenant compte des contraintes externes (environnementales, mécaniques, thermiques…)
  • Utiliser les appareils et les techniques de mesure les plus courants ainsi que ceux utilisant des technologies complexes et innovantes
  • Développer des logiciels d’acquisition et d’analyse de données
  • Développer des stratégies de commande et de pilotage de process
  • Identifier les sources d’erreur dans la chaîne d’acquisition des données expérimentales
  • Corriger les erreurs de mesure
  • Utiliser de manière experte des logiciels métier adaptés aux problématiques de l’EEEA et développer des stratégies originales de programmation à des fins de pilotage de process
  • Analyser des données expérimentales (big-data, images…) en utilisant des approches variées (machine ou deep learning, réseaux de neurones) et le cas échéant fournir des éléments d'information à une IA dédiée à une problématique de l'EEEA
  • Exploiter des données pour élaborer un modèle de comportement ou de connaissance en utilisant les outils de l’EEEA
  • Valider un modèle par comparaison de ses prévisions avec les données expérimentales
  • Concevoir des programmes informatiques dans le champ de l'EEEA et utiliser divers langages en tenant compte des problématiques de sécurité des données
  • Intégrer des systèmes électroniques et informatiques complexes incluant le traitement et l’analyse de données issues de systèmes connectés
  • Concevoir et dimensionner des systèmes dans les champs de l'EEEA et de la mécatronique en tenant compte de problématiques environnementales, notamment la maitrise de l’énergie
  • Analyser et mettre en œuvre des nouvelles technologies

Dans certains établissements, d'autres compétences spécifiques peuvent permettre de décliner, préciser ou compléter celles qui sont proposées dans le cadre de la mention au niveau national. Pour en savoir plus se reporter au site de l'établissement.

Programme

Picto dérouler/rouler

Non communiqué

Module

Picto dérouler/rouler

Non communiqué