Mastère spécialisé® Expert en Science des Données

La science des données (data science) est au croisement de trois grands domaines : les mathématiques, l’informatique et l’expertise métier. C'est la science qui permet à une entreprise d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre leurs problèmes et de faciliter la prise de décision. L'objectif visé est ainsi de prendre la bonne décision, au bon moment et pour le bon usage. L'expert en science des données est, dans ce contexte, l'un des piliers de la décision pertinente et de l’efficience opérationnelle qui, en contexte d’ingénierie, doit venir compléter intelligemment les autres éléments de la décision (retour d’expérience, analyses par modèles physiques, ...).

Le Mastère Spécialisé® Expert en Science des Données (ex Mastère Spécialisé Data Sciences pour l'Ingénierie) forme des ingénieurs ou diplômés de niveau équivalent, avec ou sans expérience professionnelle, à l’usage de la data science pour répondre aux besoins industriels en forte croissance.

Les atouts de la formation
Obtenir un diplôme de niveau Bac+6 reconnu et labellisé par la CGE 
Développer des compétences directement applicables dans le monde professionnel sur un spectre large en data science (de la collecte des données, en amont, à leur exploitation notamment via l'IA, en aval)
Acquérir une expérience professionnelle de 22 semaines minimum en entreprise
Bénéficier de l'expertise d'enseignants, chercheurs et professionnels aux activités centrées sur la data science

 

 Langue

Français

  Conditions d'accès

- Diplôme d'Ingénieur habilité CTI
- Diplôme management inscrit CEFDG (master)
- Diplôme de 3ème cycle (master 2)
- Titre inscrit au RNCP niveau 7
- Diplôme de M1 + 3 ans d'expérience
- Diplômes étrangers équivalents à ceux-cités

 Rythme de formation

- 400 h d'enseignement sur 14 semaines
- 22 semaines minimum en entreprise
- Début des cours : début octobre
- Diplômation : fin septembre année N+1

 Format

- Formation initiale (1 an)
  Contrat pro. ou stage alterné
- Formation continue (1 ou 2 ans)

  Candidatures

- Février-mai : candidatures en ligne
- Entretiens de recrutement mensuels

    Programme

    Compétences

    La formation s'articule autour de 4 blocs de compétences :

    1. Développer la pratique des techniques et outils fondamentaux pour les données
    2. Déployer des solutions efficientes pour la collecte / le stockage des données, et l’accès à l’information stockée
    3. Concevoir des solutions techniques pour la valorisation de la data
    4. Déployer des solutions data dans un environnement donné et sous exigences/contraintes

    Enseignements

    Les enseignements sont découpés en 5 modules, pour une volumétrie totale de 400h. 

    Ces enseignements sont répartis sur 14 semaines de formation :

    • semaines 40-43 + 47-49
    • semaines 3-4 + 7 + 11 + 15 +20 + 26
    • Analyse numérique (20h)
    • Méthodes numériques pour l'optimisation (22h)
    • Bases des probabilités et statistique (20h)
    • Analyse de données, modélisation, simulation (24h)
    • Fondement et développement de bases de données (20h)
    • Big Data (32h)
    • Véracité des données et incertitude des mesures (16h)
    • BI et data visualisation (20h)
    • Machine learning (24h)
    • Deep learning (24h)
    • Quantification des incertitudes (22h)
    • Grille de calcul et cloud (16h)
    • Ethique des données (8h)
    • Conduite de projet (20h)
    • Projet (50h)
    • Algorithmique et utilisation de Python en analyse de données (30h)
    • Anglais (32h)

    Mission en entreprise / thèse professionnelle

    La thèse professionnelle est basée sur la réalisation d’une mission en entreprise dans le domaine de la science des données d’une durée minimale de 22 semaines, menée en alternance avec les sessions de formation, pilotée par un tuteur en entreprise et suivie par un enseignant référent de la formation. Elle permet une mise en œuvre rapide des compétences acquises durant la formation. La recherche de cette mission est facilitée auprès du réseau d’entreprises constitué dans le cadre du Mastère Spécialisé® Expert en Science des Données.

    Sa validation repose sur :

    • l’évaluation du dossier écrit (thèse professionnelle),
    • l’évaluation de la soutenance de cette thèse professionnelle devant un jury constitué du responsable de la formation, de l’enseignant référent du candidat et du tuteur en entreprise,
    • l’évaluation par le tuteur en entreprise de la mission réalisée en entreprise.

    Admission

    Public

    Le recrutement s’adresse à :

    • Des ingénieurs diplômés habilités par la commission des titres d’Ingénieur (CTI), généralistes ou bien avec une spécialité mécanique et/ou génie mécanique et/ou génie industriel.
    • Des diplômés d’une école de management habilitée à délivrer le grade national de Master (liste CEFDG), avec de solides connaissances en mathématiques appliquées, probabilités, statistiques.
    • Des diplômés de 3ème cycle (Master 2) habilités par les autorités universitaires ou diplômés professionnels de niveau BAC+5, avec orientations mathématiques appliquées, probabilités, statistiques et / ou mécanique et/ou génie mécanique et/ou génie industriel.
    • Des titulaires d'un titre inscrit au RNCP niveau 7 dans un domaine proche de la certification.
    • Des diplômés de niveau M1 ou équivalent, justifiant d’au moins trois années d’expérience professionnelle dans un domaine proche de la certification.
    • Des diplômés étrangers avec un titre équivalent aux diplômes français exigés ci-dessus.

    Prérequis

    La formation académique proposée dans ce mastère spécialisé est dense et de haut niveau en mathématiques et informatique. Elle nécessite que vous ayez de solides bases en méthodes numériques, probabilités et statistique, optimisation, algorithmie et programmation (plus de 80% de la formation se déroule sous Python).

    Recrutement

     Admission sur dossier + entretien de recrutement
     Février-mai : candidatures en ligne  Candidater
     Entretiens de recrutement mensuels, décision communiquée à l'issue des entretiens

    Coût de formation

    • 12 000 € si frais de formation pris en charge par l'entreprise d'accueil (contrat de professionnalisation, salarié en formation continue)
    • 7 000 € si frais de formation pris en charge par l'entreprise d'accueil et contrat de professionnalisation pour étudiant non possible
    • 7 000 € si frais de formation supportés par l'étudiant
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