Le monde du « Data Science » implique des dimensions d’exploitation de données qui ne peuvent plus être gérées avec les approches classiques. Collecte de données, stockage, analyse, extraction de connaissances ou visualisation pour la prise de décisions et la création de valeur, le spectre est large. De nombreuses entreprises cherchent aujourd’hui à recruter des talents capables de maîtriser et de donner du sens aux données massives. Des « profils en or », tant ils sont rares et recherchés. Ce domaine est ici appréhendés de façon complémentaire et globale afin d’acquérir une expertise et une ingénierie efficiente dans le champ des données massives.
Le Master « Data Science » a pour objectif d'apporter une formation approfondie sur la manière de concevoir, d’optimiser et d’implémenter des systèmes complexes, mettant en oeuvre les technologies les plus récentes dans les domaines du « BIG DATA » et de la fouille de données, intégrant des compétences en informatique (systèmes complexes et programmation de haut niveau), en mathématiques appliquées, en humanités numériques, en industries de la langue (Data et « text mining »).
Le Mastère professionnel « Data Science » vise à répondre à ce besoin de compétences en formant de futurs cadres :
• Rapidement opérationnels dans des missions dans le domaine du BIG DATA, grâce à l’acquis des fondamentaux, les études de cas et la pratique sur des problèmes concrets.
• Responsables, grâce à la compréhension des enjeux éthiques, du respect de la vie privée et du développement durable pour les entreprises internationales et la société d’aujourd’hui.
• Ayant, grâce à leurs compétences scientifiques et techniques, la maîtrise des masses de données leur permettant d’analyser et d’extraire des connaissances pour aider à la prise de décisions stratégiques et à la création de services innovants.
• Capables d’aider les organisations à créer de la valeur à partir des données massives : innovation de produits, de processus, marketing, nouveaux modèles de business…
Les pré-requis à l’entrée du Mastère en Data Science relèvent de connaissances et concepts acquis au niveau de l’une des licences du domaine sciences et technologies mention informatique pour les différents parcours. Ces pré-requis sont centrés sur les notions de base en Base des données, et la programmation avancée. Les étudiants avec des profils industriels peuvent apporter leur expérience à ce mastère en échangeant avec les autres étudiants pour en retirer indéniablement des bénéfices mutuels.
Domaine de formation : Sciences et Technologie
Mention : Technologies de l’Informatique
Parcours (ou spécialité) : Data Science
Le mastère professionnel en Data science permet de former des Analystes de données, capables non seulement de maîtriser les outils d'aujourd'hui, mais également de concevoir et développer les outils de demain.
Il a ainsi pour vocation de donner aux étudiants une connaissance théorique, technique et pratique du monde de l’Analyse de Données et de fournir une ouverture sur les évolutions technologiques.
La quantité de données disponibles augmente de manière exponentielle. Structurer et comprendre cette avalanche de données est devenu un enjeu crucial, en particulier pour les entreprises.
Les missions des candidats (futur Data Scientist) :
Agréger un ensemble de données pour ensuite les nettoyer et les structurer; Explorer ces données afin d’en déterminer la valeur et y repérer des motifs récurrents ou des irrégularités significatives
Unité d'enseignement | Elément Constitutif d’UE (ECUE) | Crédits | Coefficients | Régime des Examens |
---|---|---|---|---|
U.E. Fondamentales | ||||
UE1. Mathématique | Fondements Mathématiques des Données Scientifiques | 2 | 1 | Mixte |
Complexité Algorithmique | 3 | 1.5 | Mixte | |
Atelier Statistique avec R | 2 | 1 | CC | |
UE2. Informatique pour le Big Data | Introduction au Big Data | 4 | 2 | Mixte |
Calcul Parallèle et Distribué | 3 | 1.5 | Mixte | |
UE3. Bases de données | Base de Données NoSQL | 4 | 2 | Mixte |
Système de Gestion des Bases de Données PL_SQL | 3 | 1.5 | Mixte | |
U.E. Transversale | ||||
UE4. Langue & Culture d'Entreprise | Anglais 1 | 2 | 1 | Mixte |
Technique de Communication 1 | 2 | 1 | ||
Culture d'Entreprises | 2 | 1 | Mixte | |
UE5. 2 modules au choix | Programmation Orientée Objet (Java)* | 2 | 1 | Mixte |
Traitement analytique des Bases de Données (SAS) | 2 | 1 | CC |
Unité d'enseignement | Elément Constitutif d’UE (ECUE) | Crédits | Coefficients | Régime des Examens |
---|---|---|---|---|
U.E. Fondamentales | ||||
UE6. Analyse de données | Machine Learning | 2 | 1 | Mixte |
Fouille de données | 3 | 1.5 | Mixte | |
Atelier Fouille de Données et Machine Learning | 2 | 1 | CC | |
UE7. Science des Données | Traitement du Big Data Avancé | 4 | 2 | Mixte |
Modélisation des Systèmes pour le Big Data | 3 | 1.5 | Mixte | |
UE8. Informatique répartie | Systèmes Répartis pour le Big Data | 3 | 1.5 | Mixte |
Système d’Information Décisionnel | 3 | 1.5 | Mixte | |
U.E. Transversale | ||||
UE9. Langue & Entreprenariat | Anglais 2 | 2 | 1 | Mixte |
Technique de Communication 2 | 2 | 1 | Mixte | |
Création d'Entreprises | 2 | 1 | ||
U.E. optionnelle | ||||
UE10. 2 modules au choix | Visualisation des Données Massives | 2 | 1 | Mixte |
Processus Agile Unifié de Développement | 2 | 1 | Mixte |
Unité d'enseignement | Elément Constitutif d’UE (ECUE) | Crédits | Coefficients | Régime des Examens |
---|---|---|---|---|
U.E. Fondamentales | ||||
UE11. Analyse de Données | Machine Learning 2 | 2 | 1 | Mixte |
Fouille de Données Massives | 3 | 1.5 | Mixte | |
Projet Fédérateur Machine Learning | 2 | 1 | CC | |
UE12. Science des données | Traitement Automatique du Langage Naturel | 4 | 2 | Mixte |
Environnement Cloud pour le Big Data | 3 | 1.5 | Mixte | |
UE13. Programmation | Frameworks Big Data | 3 | 1.5 | Mixte |
Analyse et Programmation avec Python | 3 | 1.5 | Mixte | |
U.E. Transversale | ||||
UE14. Langue & Culture d'Entreprise | Anglais 3 | 2 | 1 | Mixte |
Gestion des Entreprises | 2 | 1 | Mixte | |
Droit et éthique informatique | 2 | 1 | Mixte | |
UE optionnelle | ||||
UE.15 2 modules au choix | Architecture Orientée Service | 2 | 1 | Mixte |
Internet Of Things (IoT) | 2 | 1 | Mixte |
Unité d'enseignement | Elément Constitutif d’UE (ECUE) | Crédits | Coefficients | Régime des Examens |
---|---|---|---|---|
UE16. | Stage en entreprise | 30 | 15 | Soutenance |