| Module d’enseignement | Volume horaire | ECTS |
| Gestion de Projet Calcul Scientifique (SCPM) – UE1 – Génie logiciel pour le calcul scientifique (24h) – Environnement de développement (8h) – Programmation orientée objet (24h) | 56 H | 6 |
| Méthodes pour le Calcul Scientifique (SC) – UE2 – Optimisation convexe (16h) – Algèbre Linéaire pour la science des données (24h) – Complexité algorithmique et scalabilité (16h) | 56 H | 6 |
| Architecture et Programmation à Haute Performance (HPC) -UE3 – Technologies, hardware (20h) – Technique de programmation parallèle sur CPU (18h) – Technique de programmation parallèle sur GPU (18h) | 56 H | 6 |
| Algorithmes et méthodes d’apprentissage (ML) – UE4 – Statistiques et probabilités (24h) – Algorithmes numériques pour l’apprentissage (32h) | 56 H | 6 |
| Algorithmes à Haute Performance et Apprentissage Automatique (HPDA) –UE5 – Algorithmes d’apprentissage profond et par renforcement (20h) – Plateformes de traitement de données (Hadoop, Spark, Dask) (20h) – Techniques et outils de visu de données massives (16h) | 56 H | 6 |
| Modélisation numérique et simulation (NMS) – UE6 (2 cours au choix) -Systèmes discrets (12h) -Systèmes continus (12h) -Optimisation et problèmes inverses (12h) -Méthodes stochastiques et statistiques (12h) -Traitement du signal et d’image (12h) – Scientific Machine Learning (12h) – Traitement du langage naturel par apprentissage profond (12h) – Algèbre linéaire randomisée (12h) | 24 H | 3 |
| Société Numérique(NS) – UE7 -La société du HPC (6h) -Numérique et propriété intellectuelle (6h) -Ethique des données (6h) -Virtualisation et sécurité (6h) | 24 H | 3 |
| Projets et Etudes de Cas (CSP) UE8 | 56 H | 6 |
| Conférences | 20 H | 3 |
