Master mention traitement du signal
et des images

Faculté de sciences fondamentales et appliquées, Université de Poitiers
(Poitiers)

Durée de la formation :  2 ans
Nature de la formation : 
  • Diplôme conférant le grade de master
    • Diplôme conférant le grade de master

    Le grade de master est conféré aux titulaires d’un diplôme de master préparé à l’université, aux titulaires d’un diplôme d’ingénieur ou délivré par les IEP (instituts d’études politiques), par les écoles normales supérieures, par certaines écoles nationales supérieures d’art ou par les écoles nationales vétérinaires, mais aussi aux titulaires d’un diplôme d’État d’infirmier en pratique avancée, d’un diplôme supérieur de comptabilité et de gestion, etc.

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  • Diplôme national ou diplôme d'État
    • diplôme national ou diplôme d'État

    Le diplôme national sanctionne la réussite à un examen organisé et validé par l'État, qui en garantit la qualité. Il atteste d'une qualification reconnue sur l'ensemble du territoire par les ministères concernés.

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Niveau terminal d'études :  Bac + 5
Master

Diplôme du ministère chargé de l’enseignement supérieur. Le master valide l’obtention de 120 crédits ECTS.

  • Durée : 2 ans (ou 4 semestres).
  • Accès : après une licence ou un diplôme validé par 180 crédits ECTS.
  • Niveau RNCP : 7 (bac + 5).
  • Candidature : sur la plateforme nationale "Mon master".
  • Recrutement : sur dossier et éventuellement entretien de motivation.
  • Objectif : principalement pour une insertion professionnelle directe.
  • Poursuite d’études possible : diplôme de niveau 8 (doctorat).
  • Nombre de mentions : environ 320 (9 000 parcours).
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Caractéristiques

Modalités :
  • temps plein, lieux de cours : faculté de sciences fondamentales et appliquées Poitiers et site du Futuroscope
  • apprentissage
CFA gestionnaire : CFA Sup Nouvelle-Aquitaine, Université de Poitiers
Site internet de la formation : http://formations.univ-poitiers.fr/fr/index/master-XB/master-XB/master-traitement-du-signal-et-des-images-JAJFITBG.html

Enseignements

  • Langues : Anglais

Parcours

  • EUR Smart IoT (M1, M2)
  • Objets connectés (M1, M2)