Mastère spécialisé Data Science pour l'ingénierie

Formation initiale et continue

Former des ingénieurs de diverses disciplines à l’usage des Data Sciences pour répondre à un besoin industriel en forte croissance.

L’avenir est aux Data Scientists

Data Scientist : « le métier le plus sexy du XXIème siècle »

La 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.

Dès 2012, la Harvard business Review qualifiait le métier de data scientist comme étant "le plus sexy du XXIème siècle". Depuis, toutes les études menées attestent que la data science est une filière d’avenir. Aucun secteur ne semble pouvoir d’ailleurs échapper à cette révolution. Cependant, les diplômés de haut niveau avec un tel profil sont encore rares.

Objectifs de la formation

Acquérir les compétences clés de la data science

Le Mastère Spécialisé® Data Science pour l’Ingénierie forme des ingénieurs de diverses disciplines à l’usage des Data Sciences pour répondre à un besoin industriel en forte croissance. 

Au-delà de l’aspect technologique porté par le vocable « Data Scientist », l’objectif du Mastère Spécialisé® Data Science pour l’ingénierie est de former des spécialistes de la prise de décision sur la base de l’analyse de données.  

Cette formation permet à des ingénieurs ainsi qu’à des diplômés de niveau équivalent, avec ou sans expérience professionnelle, d’acquérir en 1 an (possible en 2 ans dans le cadre de la formation continue) une compétence clé, reconnue et recherchée dans l’industrie 4.0. 

Une formation d’excellence

Une formation en rythme alterné pour les enjeux industriels de demain

 

Public

Le recrutement s’adresse à la fois à des étudiants ayant obtenu leur diplôme de niveau Bac+5 (formation initiale) et à des professionnels qui souhaitent évoluer au sein de leur entreprise ou réorienter leur carrière (formation continue).

  •  Ingénieurs diplômés habilités par la Commission des Titres d’Ingénieur (CTI)  : généralistes ou avec une spécialité mécanique et/ou génie mécanique et/ou génie industriel.
  •  Diplômés de 3ème cycle (Master 2) habilité par les autorités universitaires : orientés mathématiques appliquées, probabilités, statistiques et/ou mécanique et/ou génie mécanique et/ou génie industriel.
  •  Diplômés de niveau M1 ou équivalent, avec au moins 3 années d’expérience professionnelle dans un domaine lié à la data science.

Compétences développées

  •  Méthodes numériques utiles à l’analyse et à la modélisation des données.
  •  Outils statistiques permettant de décrire au mieux un jeu de données.
  •  Langage Python et algorithmique.
  •  Notions essentielles de la théorie des Bases de Données.
  •  Systèmes de gestion liés aux données massives.
  •  Principes fondamentaux de l’informatique décisionnelle (BI) et des outils de Data Visualisation.
  •  Concepts et outils pour le traitement supervisé et non supervisé de données, avec des objectifs de classification, de régression et de mining.
  •  Notions de programmation distribuée à travers l'exemple des grilles de calcul.
  •  Savoir prendre en compte les incertitudes liées à la mesure et à l’échantillonnage des données.
  •  Méthodes de recalage de modèles par rapport à des données, de façon déterministe et bayésienne.
  •  Bases méthodologiques pour la propagation des incertitudes et l’analyse des tolérances en fabrication de grande série.
  •  Principes de la gestion de projet dans un contexte Big Data.
  •  Avoir une bonne connaissance des enjeux éthiques soulevés par le Big Data.

 

Programme d’enseignement



Cours 1.1 - Analyse numérique

24h

Cours 1.2 - Méthodes numériques pour l'optimisation

22h

Cours 2.1 - Algorithmique et utilisation de Python en analyse de données

24h

Cours 2.2 - Fondement et développement de bases de données

20h

Cours 3.1 - Big Data

32h

Cours 3.2 – BI (informatique décisionnelle) et data Visualisation

20h

Cours 4.1 - Anglais

32h

Cours 4.2 - Ethique des données

8h

Cours 4.3 - Conduite de projet

20h

Cours 5.1 - Bases des probabilités et statistiques

20h

Cours 5.2 - Analyse de données, modélisation, simulation

24h

Cours 6.1 - Data Mining et Machine Learning

24h

Cours 6.2 - Grille de calcul et cloud

20h

Cours 7.1 - Véracité des données et incertitude des mesures

16h

Cours 7.2 - Recalage de modèles via des données

8h

Cours 7.3 - Gestion des incertitudes, fiabilité, analyse des tolérances

28h

Cours 8.1 - Application des concepts de data science à différents domaines de l'ingénierie

10h

Cours 8.2 - Projet

50h

 

Thèse professionnelle

Thèse professionnelle en entreprise durant 26 semaines en alternance avec la partie théorique.

  •  Mise en œuvre des notions théoriques le plus rapidement possible durant la formation.
  •  Encadrement par un tuteur pédagogique et par un tuteur entreprise.
  •  Recherche facilitée auprès du réseau d’entreprises constitué dans le cadre du Mastère Spécialisé® Data Science pour l’Ingénierie (entreprises partenaires, entreprises de la Fondation SIGMA, entreprises des clusters et pôles de compétitivité).

Partenaire et soutiens

Partenaire Académique

Partenaire académique MS DSI - ISIMA.png

 

Avec le soutien de 

La Région Auvergne-Rhône-Alpes soutient le MS DSI.png

 

Entreprises partenaires

Ils nous soutiennent

  • Alliance industrie du futur
  • AURA Industrie 4.0
  • Aventics
  • Céréales Vallée
  • Fondation Sigma 
  • Limagrain
  • Michelin
  • Pfeiffer Vacuum
  • PSA
  • SNCF