Taux d'Insertion
NC
Taux de rupture
0%
Taux de réussite
100%
Master – Mathématiques et Applications – parcours Data Sciences
LES OBJECTIFS DE LA FORMATION
RNCP : 34274
La data science désigne une discipline à l’interface entre modélisation mathématique, statistique et informatique, née de la nécessité croissante de traiter et d’exploiter les données du big data. La data science est désormais l’outil essentiel d’aide à la décision dans des domaines d’activités extrêmement variés : banque, finance, assurance, e-commerce et grande distribution, communication et marketing, santé, agro- alimentaire, aéronautique et défense, internet des objets et télécoms, etc...
Le parcours Data Science (DS) du master mention Mathématiques et Applications est une formation de niveau un (Bac + 5). Il vise à former des cadres data-scientists capables de mettre en oeuvre les techniques mathématiques et informatiques inhérentes à ce métier, possédant en outre des compétences métiers propres aux secteurs d’activités visés par lle choix d’option: données biologiques ou données numériques (économiques en M1, plus diversifiées en M2).
Compétences visées :
Compétences Mathématiques. Le diplômé maîtrise les méthodes de l’analyse statistique et algorithmique de l’information, qu’elles soient classiques (datamining, classification, ...) ou spécifiques au big data (machine learning, ...), ainsi que les méthodes associées d’optimisation. L’analyse statistique étant souvent associée à des questions de modélisation, une formation à la modélisation aléatoire est également dispensée.
Compétences informatiques. Connaissances et compétences relatives aux outils classiques de data management et d’analyse des données (R, Python, SQL, ...), et plus spécifiques aux données de grandes dimensions et/ou non structurées : plateforme Hadoop, HDFS, Spark... Data Visualisation.
Des aptitudes professionnelles. Le diplômé est apte à définir un projet, ses objectifs et son contexte, les modalités de réalisation, leurs priorités, leur planning. Il sait travailler en mode projet, s’intégrer dans un milieu professionnel, organiser une veille technologique, communiquer (en particulier en anglais – certification TOEIC) selon des supports de communication adaptés.
Des compétences métiers. Suivant le choix d’option, l’aptitude spécifique au traitement et à l’analyse des données de la biologie (notamment omiques) ou celles des entreprises du tertiaire (management du risque, optimisation des actions, etc...)
LES CONDITIONS D'ADMISSION
Le parcours Data Science est à capacité limitée et l’admission en première année (M1-DS) du master est sélective. En dehors des qualités académiques, le recrutement accorde un part importante à la motivation des candidats. La validation du M1-DS entraîne l’admission en M2-DS
LES DEBOUCHES
Les diplômés du master Data Science (DS) occupent des emplois de cadre Data scientist (ou Data analyst, Business analyst, Dataminer, etc..) couvrant un large spectre de secteurs d’activités, touchant aussi bien au domaine industriel qu’à celui du tertiaire. Sont plus particulièrement visés :
Option données numériques : sociétés de conseil en gestion des entreprises ou spécialisées en datamining, en marketing, de la grande distribution, les grandes banques et compagnies d’assurances, les entreprises télécoms, etc.. et naturellement les entreprises de services du numérique, particulièrement dynamiques en Pays de la Loire, région la plus dynamique de France pour la filière du numérique (source ORCN).
Option données biologiques : secteurs de la santé, de la pharmacie, la bio-industrie et agro-industrie (cf. le pôle VEGEPOLYS sur Angers), les laboratoires de type Inserm, Cirad, Institut Pasteur, CEA, etc ..
LE PROGRAMME
ENSEIGNEMENTS
VOLUME HORAIRE
SEMESTRE 3
Mathématiques
S3-UE1 - Statistique en Grande Dimension et Apprentissage
56 h
S3-UE2 - Introduction à l’Analyse du Signal en Temps Discret
36 h
S3-UE3 - Séries Chronologiques et Applications
52 h
Numérique et Informatique
S3-UE4 - Ingénierie des Données-Big Data
56 h
Culture d’entreprise
S3-UE5 - Anglais
16 h
S3-UE6 -Communication
6 h
Options Métiers (au choix)
Statistique et Science des Données pour la Biologie 1
36 h
Econométrie de l’évaluation 1
26 h
SEMESTRE 4
Culture d’entreprise
Conférences professionnelle et création d’entreprise
23 h
3PE
12 h
Projet tutoré annuel
56 h
Options Métiers
Obligatoire Traitement d’Images
24 h
Options (au choix) :
Statistique et Science des Données pour la Biologie
16 h
Econométrie de l’Evaluation 2
26 h
Alternance
RYTHME DE L’ALTERNANCE
Entre septembre et février, 4 périodes d’entreprise de 2 ou 3 semaines chacune. A partir de mars, à temps complet en entreprise (sauf 3 semaines en mai pour la finalisation du projet annuel).
DOMAINES D’ACTIVITES
Option données biologiques : secteurs de la santé, de la pharmacie, la bio-industrie, l’agro-industrie, les laboratoires de type Inserm, Cirad, Institut Pasteur, CEA, etc ...
Option données numériques : tout secteur tel que sociétés de conseil en gestion des entreprises ou spécialisées en datamining, de la grande distribution, les grandes banques et compagnies d’assurances, etc...
Les très bons étudiants peuvent poursuivre leurs études par une thèse de doctorat au sein du laboratoire de mathématiques LAREMA, dont thèse CIFRE dans le cadre d’une convention avec une entreprise.