Qu’est-ce qu’un master Data Science ?
À la croisée des chemins entre les mathématiques, le business et l’informatique, le master parcours data science forme les étudiants à pouvoir exploiter et donner du sens aux volumes importants de données brutes, que l’on appelle aussi big data.
Ce cursus, qui délivre 120 crédits ECTS à ses diplômés, apporte des connaissances et compétences techniques, qui permettent de savoir utiliser et développer l’intelligence artificielle dans la prise de décision. Machine learning, deep learning, ingénierie du logiciel : toutes ces notions seront acquises à l’issue des quatre semestres de formation.
Il peut être difficile de définir précisément ce qu’est la science de données, tellement ce champ est pluridisciplinaire. Néanmoins, on peut dire qu’il s’agit d’extraire des informations exploitables à partir de données non traitées, afin d’en tirer des tendances ou des connexions.
Attention : il ne faut pas confondre le data scientist et le data analyst. Le premier est un scientifique qui intervient en amont sur les ensembles de données, pour les trier, les stocker et concevoir des outils de modélisation dans le but de faciliter leur analyse. C’est à ce moment-là que l’analyste de la donnée entre en jeu.
Le master data science peut s’effectuer dans plusieurs établissements d’enseignement supérieur : les écoles supérieures comme une école d’ingénieurs ou une école d’informatique, mais aussi dans les universités.
Quel est le programme du master Data Science ?
Le master data science regroupe plusieurs techniques, telles que la programmation informatique, l’analyse prédictive, les statistiques ou encore l’intelligence artificielle (IA).
Le programme d’études est, à l’université comme à l’école, composé d’enseignements théoriques et pratiques dans les sciences des données. Ce cursus te donnera de solides acquis en mathématiques (statistiques, probabilités, optimisation), en informatique (algorithmes, complexité, bases de données), mais également dans des disciplines connexes (traitement du signal et des images, graphes et réseaux…).
En M1 et M2, les compétences que tu vas être amené à travailler sont :
- Acquérir les fondements théoriques relatifs à différents types d’approches issues des sciences des données
- Concevoir et développer des systèmes pour la gestion des données massives et hétérogènes
- Construire, évaluer et interpréter des modèles d’analyse et d’apprentissage en tenant compte de la nature des données
- Maitriser la méthodologie d’apprentissage à partir des données brutes (from scratch) à l’évaluation
Le master data science s’organise autour de Blocs de connaissances et de compétences.
En première année de master, les enseignements dispensés sont les suivants :
- BCC1 : Notions essentielles en mathématiques et informatique
- BCC2 : Fondements mathématiques et informatiques de la science des données
- BCC3 : Apprentissage statistique, apprentissage automatique
- BCC4 : Projet de l’étudiant
Pour la deuxième année, on retrouve les modules de formation suivants :
- BCC1 : Mise à niveau pour étudiants venant d’une autre formation
- BCC2 : Fondements de la science des données
- BBC3 : Projet de l’étudiant
- BCC4 : Pratique des métiers de la recherche
- BCC5 : Projet et immersion professionnelle
Le master data science peut s’effectuer en formation initiale avec des stages en entreprise ou en laboratoire de recherche d’une durée de six mois en M1 et M2 afin de valider toutes vos UE.
Les étudiants peuvent aussi choisir la formation en alternance, par le biais d’un contrart de professionnalisation ou un contrat d'apprentissage à signer avec une entreprise. La formule de l’alternance permet de partager son temps entre les cours et la mise en pratique en entreprise. En plus d’être rémunérés, les alternants bénéficient souvent d’une insertion professionnelle facilitée dans le monde professionnel.
Comment se déroule l’admission en master Data Science ?
Ce master étant dispensé en anglais dans la plupart des établissements, un bon niveau en langues est requis. Mais pas seulement ! Les titulaires de certaines licences ou d’un diplôme en bac+3 seront bien évidemment privilégiés par rapport à d’autres. Par exemple :
- La licence de mathématiques
- La licence informatique
- La licence MIASHS
- Un diplôme d’école d’ingénieurs
De manière générale, n’importe quelle L3 avec une majeure en Maths-info t'ouvre les portes de ce cursus. Si tu es encore lycéen, choisis donc tes enseignements de spécialité de façon stratégique. Les options que tu vas choisir seront déterminantes pour des filières comme celles-ci !
Pour l’admission à l’université et dans certaines écoles, ça se passe sur la plateforme nationale Mon Master. Dans ton dossier de candidature, tu vas devoir réunir les éléments suivants : CV, lettre de motivation, bulletins de notes des années précédentes et diplôme du bac. Si tu es sélectionné, tu pourras passer un entretien individuel de motivation avec des responsables pédagogiques.
Pour une inscription en école d’ingénieurs hors Mon Master, il existe des concours communs comme Advance Parallèle ou Puissance Alpha par exemple pour intégrer une première année de master. N’hésite pas à te renseigner !
Que faire après un master Data Science ?
Le bac+5 data science permet aux étudiants de s’insérer facilement dans le monde du travail, en particulier dans l’industrie. Généralement, les jeunes diplômés travaillent dans les départements R&D de grandes entreprises ou startups en lien avec l’innovation.
Plusieurs possibilités de métiers s’offrent alors à toi :
- Architecte des données (Data Architect)
- Administrateur de bases de données
- Data scientist
- Data analyst
- Concepteur/développeur d’architecture de gestion et d’analyse de données massives
- Concepteur/Développeur applications Big Data
- Ingénieur en recherche et développement
- Etc.
Toutefois, la poursuite d’études n’est pas à exclure. À la suite d’un Master de data science, tu peux faire un doctorat (bac+8) et ainsi rejoindre le secteur de la recherche.
