| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master mention Sciences des Données de la Faculté des sciences et sciences de l'ingénieur forme des spécialistes capables de transformer les données massives en insights stratégiques. Au cœur du programme, les étudiants maîtrisent les algorithmes d'apprentissage automatique, les techniques de fouille de données et les méthodes statistiques avancées, tout en développant une expertise en programmation (Python, R, SQL) et en visualisation de données. La formation intègre également des modules sur l'intelligence artificielle, le big data et l'analyse prédictive, permettant aux diplômés d'appréhender les enjeux éthiques et techniques du traitement des données.
Les compétences acquises ouvrent la voie vers des postes de data scientist, data analyst, ingénieur en intelligence artificielle ou consultant en transformation digitale dans des secteurs variés : finance, santé, marketing digital, recherche ou industrie 4.0. Ces professionnels hautement qualifiés évoluent au sein d'entreprises innovantes, de startups technologiques ou d'instituts de recherche, où ils pilotent des projets d'analyse de données à forte valeur ajoutée.
Programme
- Mathématiques appliquées et statistiques pour la science des données (probabilités, inférence statistique, analyse de données)
- Apprentissage automatique et intelligence artificielle (supervisé, non supervisé, réseaux de neurones, deep learning)
- Bases de données et gestion des données massives (SQL, NoSQL, data lakes, big data technologies)
- Programmation pour la science des données (Python, R, bibliothèques de data science, visualisation des données)
- Projets et applications pratiques en sciences des données (analyse de cas réels, méthodes agiles, travail collaboratif)
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de traitement et d’analyse des données massives
- Concevoir et optimiser des modèles statistiques et algorithmiques pour la prise de décision
- Utiliser efficacement les outils et langages de programmation spécifiques à la science des données
- Développer des compétences en visualisation des données pour communiquer des résultats clairs et pertinents
- Appliquer les principes d’éthique et de confidentialité dans la gestion des données
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