Master Science des données

Objectifs

Cette formation a pour but de former des experts dans le domaine de la science des données. Les diplômés seront des cadres supérieurs capables d’analyser et d’interpréter des données dans le but d’en extraire de la connaissance. Ils pourront participer à l’ensemble des phases du projet : de l’analyse du besoin au développement de la solution technique en finissant par la restitution des résultats/analyses et l’accompagnement des utilisateurs.

Savoir-faire et compétences

• Identifier et analyser les sources de données pertinentes, les collecter et les préparer
• Concevoir et développer des solutions d’analyse de données appropriées à la problématique
• Restituer les résultats/analyses de façon dynamique via des outils de Data visualisation
• Réaliser la veille technologique sur les modèles d’analyse et d’apprentissage des données
• Veiller au respect d’un cahier des charges, suivre et superviser le développement de la solution technique
• Analyser une situation complexe, adopter une approche pluridisciplinaire, savoir produire un état de l’art à partir de sources scientifiques et des bases de données disponibles publiquement

Contenu de la formation

Méthodes pédagogiques

L’alternance permet de mettre en pratique en entreprise les connaissances théoriques et les outils acquis au cours de la formation.
La formation prévoit des phases en présentiel, e-learning, face-à-face pédagogique avec des mises en situation et des cas pratiques.

AU PROGRAMME : 

Semestre 1 : 

• Modèles linéaires généralisés
• Méthodes chronologiques et Prévisions
• Programmation et traitement statistique des données
• Statistique bayésienne et MCMC
• Recherche Opérationnelle 1  
• Gestion des données  
• Anglais  

Semestre 2 :  

• Modèles de durées et analyse de Survie
• Apprentissage statistique et calcul haute performance
• Optimisation Statistique et Business Intelligence
• Recherche Opérationnelle 2
• Recherche Opérationnelle et Intelligence Artificielle
• Environnement professionnel : période en entreprise (alternance)
• Techniques d'expression
• Anglais  

Semestre 3 :  

• Intelligence Artificielle & Deep Learning
• Traitement de données structurées
• Traitement des signaux et des images
• Analyse exploratoire des données et DataViz
• Modèles non paramétriques en apprentissage supervisé
• Mise en situation - Projet Kaggle
• Cycle de Conférences
• Anglais
  
  

Semestre 4 : 

• Environnement professionnel : période en entreprise (alternance) 
  
  

Contrôle des connaissances

La formation permet l’obtention d’un diplôme d’Etat inscrit au RNCP sous réserve de satisfaire aux modalités d’évaluation des connaissances et compétences en contrôle continu. Le volet professionnel sera évalué par un rapport écrit et une soutenance devant un jury.

Modalités de formation

• Formation en alternance

Référentiel RNCP

• Fiche 38739 publiée le 14-03-2024 : Master Science des données

Condition d'accès

L’accès à cette deuxième année de Master est sélective (sur dossier) après avoir valider à minima une première année de Master 1 en mathématiques appliquées, statistique ou informatique.

Passerelles et réorientation

Pour toute demande d'informations, contactez le SPOT, le service pour s'orienter et se trouver : spot @ univ-ubs.fr

Métiers visés

Data analyst, data engineer, data scientist, ingénieur intelligence artificielle, ingénieur machine learning, chef de projet data