Data Science
- Master Bac +5
- Rentrées: Octobre, Janvier
Objectifs de la formation
La Data Science est la science des données. Elle s’appuie sur des outils mathématiques, de statistiques, d’informatique et de visualisation des données. C’est un mélange disciplinaire entre trois grands domaines : l’expertise mathématique, la technologie et le business.
Au quotidien, le data scientist analyse des données (numériques, signal sonore ou visuel, images, métadonnées…) pertinentes au regard des enjeux et problématiques stratégiques de l’entreprise et les hiérarchise, à l’aide d’algorithmes, afin de les rendre exploitables.
Opportunités de carrière
Les spécialistes de la Data Science peuvent travailler dans de grands groupes par exemple du secteur banque, assurances et finances, dans l’audit-conseil, en passant par les grands groupes industriels classiques ou le secteur de la défense pour prédire le comportement des terroristes par exemple.
On peut citer les domaines suivants:
- directeur des données,
- business Intelligence Manager,
- Pilotage de partenaires et prestataires externes
- Piloter le processus de recherche de partenaires et prestataires à l’international
- data Miner,
- architecte Big Data,
- délégué à la protection des données,
- data Analyst.
Conditions d'admission
Pour accéder au programme DATA SCIENCE, les candidats doivent remplir les conditions suivantes :
- Le Master Data Science s’adresse à des étudiants titulaires d’une licence en Ingénierie du Logiciel et des Données, Big data ou d’une licence dans un champ compatible avec celui du diplôme de master.
- pour les titulaires du master 1 Data Science ou d’un master 1 dans un champ compatible avec celui du diplôme de master (accès en master 2)
Programme
| Master 1 | ||
|---|---|---|
| Anglais | Intelligence artificielle | Analyse de Données |
| Outils de développement Back End & Full Stack | Probabilités et Statistiques | Machine Learning |
| Séminaire cas d’usages de la data science | Programmation python et data analyste | Analyse données en Python et R |
| Assiduité | Data Science : Business Case | Gestion de projets Data |
| Master 2 | ||
|---|---|---|
| Création et reprise d’entreprise | Knowledge extraction & Graphs Data | Outils de Big Data Streaming et Architecture |
| Big Data Engineering & Pipeline de flux de données | Projet de Deep Learning avancée | Application de la Data Science : De la Modélisation au Business |
| Assiduité | Séminaire Méthodologie de Recherche | Base de Données |
| Stage et Mémoire de fin de cycle |
Comment s'inscrire ?
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