The First Spring School on Data processing,is open to any interested person (academic or industrial), it is primarily intended for PhD students or researchers at the beginning of their career, and aims to present a summary as well as the most recent advances in a topic of current research.

The School includes trainings in data processing, image processing and parallel computing.


The last few years have known a revolution in the image processing field especially when A.I. was involved giving birth to many essential daily solutions. Image processing is interested to digital image analysis and manipulation using mathematical modeling in order to improve its quality, to restore it after degradation, to recognize in it useful information or to reduce its size for optimal storage and transmission purposes. If you are a beginner in the image processing field, this is your chance to get the necessary concepts in this business. We will be using the OpenCV 3 API/C++ in order to complete all Labs.

Course Overview:

Loading and installing the OpenCV Library
Displaying, and Saving Images
Useful color representation spaces
Useful data structures
Accessing pixel Values
Performing Simple Image Arithmetic
Computing and manipulating Image Histogram
Filtering Images
Using mathematical Morphology
Practical and application and case studies :
Case study : Detecting parametric curves
A continuation of the course, advanced image processing, will be programmed in next autumn session.
Course Animated By Pr AIT KBIR M'hamed FSTT, UAE, Morocco
Le Data Mining est l’extraction d’information d’intérêt (non triviale, implicite, inconnue à priori et potentiellement utile) à partir de données stockées dans de large entrepôts de données, en utilisant des procédures automatiques ou semi-automatiques pour une prise de décision. Cette formation, vous propose une synthèse sur le Data Mining, les méthodes et outils les plus utilisés, ses applications et ses apports pour l’entreprise

Objectifs pédagogiques

Comprendre les principes et la finalité du Data Mining (DM)
Identifier les principales techniques du DM et leur cas d'utilisation
Mettre en œuvre sur un cas simple les méthodes de scoring et de géomarketing
Découvrir les méthodes prédictives et les méthodes descriptives du DM
Connaître les principales étapes d'un projet Data Mining


Le Système d'Information Décisionnel (SID)
·             Les enjeux du SID : besoins, domaines d'application.
·             Conception d'un SID.
Comprendre le Data Mining (DM)
·             Définition et finalité du Data Mining (DM).
·             L’impact du Data Mining sur l’entreprise.
·             Domaines d’applications
Les techniques du Data Mining
·             Les différentes familles de techniques du DM.
·             Les méthodes prédictives et les méthodes descriptives.
La méthode descriptive du Clustering
·             Définition et méthodologie.
·             Les différentes sous-familles du Clustering.
·             Exemple : Présentation d’applications du Clustering
Exemples d'application du DM
·             Le scoring : définition, finalité, méthodologie. (Outil R)
·             Le géomarketing : définition, finalité, méthodologie. (Outil R)
Méthodologie de projet Data Mining
Processus de découverte de la connaissance (KDD : Knowledge Discovery in Databases).
Formation Animée Par Pr ELHADDADI Anass ENSAH, UMP, Maroc

Course Overview:

I- Introduction to Parallel Computing
II- High Performance Computing technologies
III- Distributed memory parallel programing
- Fundamental MPI routines
- Basic Point-To-Point Message Passing
- Collective operations
- Condor middleware
- Examples and exercises
IV - Shared memory parallel programing
- Parallel computing on a GPU
- The CUDA programing model
- CUDA devices and threads
- CUDA Memory Model Overview
- Examples and exercises
Course Animated By Pr EL AMRANI Chaker FSTT, UAE, Morocco


• Cross Site Scripting
• Injection SQL
• Injection XSS
• Injection de commande
• Inclusion de fichier
• Manque de contrôle de privilège
• Manque de contrôle de session
• Déni de service
• Exécution de code à distance
• Cross Site Request Forgery
Course Animated By Karima Boudra, Data Protect, Morocco E-mail:


Thursday April 26, 2018
Friday April 27, 2018
Saturday April 28, 2018
8h00 - 12h00
Image Processing under OpenCV
Data mining
Parallel Computing & Distributed Processing
Lunch Break
14h00 - 18h00
Image Processing under OpenCV
Data mining
Parallel Computing & Distributed Processing
Exploitation des failles applicatives


Registration fees After March 31, 2018
1 Training Class 900 DH (~90$)
2 Training Classes 1300 DH (~130$)
3 Training Classes 1700 (~170$)
All Training Classes 2000 (~200$)

Places are limited to 20, interested condidates are asked to pay the registration fees on the below bank account and entering their information in the form
Registration fee includes :Certificate of Training, Course Support and Workshops, Note Pad &Pen, Lunch and tea/coffee Breaks

For any information, please contact us :



  • Payment to : Association Mediteranienne des Sciences et Technologies
  • IBAN: MA64 350 810 0000000007813556 40
  • Bank Name : AL BARID BANK
  • Bank Address : Agence Tanger EL OUAFAE, Tanger Maroc
  • Reference Reason: SPRING_NISS