La formation doctorale STIS relève du Centre des Etudes Doctorales d’Universiapolis (CEDU). Elle a pour but de former des docteurs capables de mener à bien des projets de recherche. Cette formation dure entre 3 et 5 ans (des prolongations annuelles peuvent être accordées à titre dérogatoire par le directeur du CEDU)..

Diplôme
Doctorat
Filière
Industries - Mines
Informatique - Télécommunications
Durée
5 ans
Rythme
Soir & Week-end
Mode
Présentiel
Type
Formation continue

Objectifs
  • Renforcer les acquis scientifiques des doctorants ;
  • Approfondir la culture scientifique, technique et industrielle des doctorants ;
  • Doter les doctorants des approches méthodologiques adaptées à leurs projets de recherche ;
  • Développer les compétences pédagogiques requises dans une carrière de chercheur ;
  • Apprendre à entreprendre pour valoriser ses recherches et transférer les technologies.

Axes de formation :

  • Ingénierie des systèmes industriels ;
  • TIC et Intelligence Artificielle ;
  • Génie Electrique et Energétique ;
  • Mécanique, Matériaux et Microstructures.

TRONC COMMUN

Formations méthodologiques et interdisciplinaires

  • Epistémologie, histoire et intégrité des sciences (18H)  ;
  • Méthodes et approches de recherche en SI (24H)  ;
  • Techniques de rédaction scientifique (12H) ;
  • Gestion des citations et des sources bibliographiques (12H).

Formations de développement de compétences professionnelles

  • Montage et Gestion de Projet doctoral (18H)  ;
  • Pédagogie de l’enseignement supérieur (30H)  ;
  • Carrière académique (12H)  ;
  • Anglais scientifique (30H).

Digital Skills

  • Outils numériques appliqués (24H).

Formations techniques

  • Technologies Disruptives (12H) ;
  • Méthodologie des plans d’expérimentation DOE (12H) ;
  • Modélisation et optimisation des systèmes complexes (12H) ;
  • Démarches de brevet d’invention (12H).

PARCOURS

Ingénierie des systèmes industriels

  • Mathématiques discrètes ;
  • Modélisation et optimisation des systèmes industriels ;
  • Bio-informatique appliquée & Modélisation moléculaire.

TIC et Intelligence Artificielle

  • Fondamentaux des Big data ;
  • Intelligence artificielle ;
  • Internet des objets (IoT) ;
  • Smart Grids.

Génie Electrique et Energétique

  • Mathématiques discrètes ;
  • Internet des objets (IoT).

Mécanique, Matériaux et Microstructures

  • Méthodes numériques avancées en mécanique ;
  • Mécanique vibratoire et fatigue des structures ;
  • Mesures sous chargement dynamique pour la modélisation de matériaux ;
  • Modélisation des matériaux composites et endommagement.
  • Être titulaire d’un Master ou d’un diplôme reconnu équivalent ;
  • Résultats académiques distingués ;
  • PFE / Mémoire de fin d’études avec une forte orientation recherche.

 

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