ECTS
120 crédits
Durée
2 années
Composante
UFR Sciences et Techniques
Langue(s) d'enseignement
Français
Présentation
Objectifs
À l’intersection de l’informatique et des mathématiques, la science des données est une branche de l’Intelligence Artificielle qui vise à extraire de la connaissance à partir de données générées en quantités toujours plus importantes (les Big Data). Cette «nouvelle» science est un vecteur d’innovation et de richesses à l’origine d’une transformation majeure de la société, pour de nombreux secteurs d’activité allant de la robotique à la santé, en passant par la logistique,la domotique, l’e-commerce ou la finance.
Accessibilité personnes en situation de handicap
Si vous rencontrez des difficultés liées à une maladie, à un handicap permanent ou passager, l’Espace Handicap, en collaboration avec le Service de santé étudiante et l’association partenaire Handisup, vous aide à préparer votre rentrée et l’aménagement de vos études et vous accompagne tout au long de votre cursus.
Organisation
Modalités pédagogiques
La pédagogie par projets est très importante au sein du master SD. Des projets sont effectués au cours de chaque semestre de la formation. L’objectif est de former les étudiants à réaliser des projets, seul ou en équipe, afin d’apprendre à concevoir, développer et réaliser des applications technologiques ou scientifiques en lien avec la formation dispensée. Au semestre 1 du M1, un premier projet permet de mettre en œuvre les connaissances acquises en gestion de projet. Au semestre 2 du M1, les étudiants doivent réaliser un projet d’envergure, qui peut être substitué par un stage en entreprise de 2 à 3 mois. En M2, les étudiants réalisent un projet qui peut constituer une initiation à la recherche, comprenant étude théorique, développement et expérimentations. Les projets sont encadrés par un ou plusieurs enseignants du domaine, appartenant à l’équipe pédagogique.
Contrôle des connaissances
Selon les objectifs de la formation, le contrôle des connaissances et des compétences peut mobiliser différentes modalités d’évaluation tels le contrôle terminal, le contrôle continu, ou une combinaison de contrôle terminal et de contrôle continu. Ces évaluations peuvent prendre des formes variées (écrits et ou oral, travail de groupe, rapport/mémoires, etc.)
Ouvert en alternance
Cet enseignement est ouvert en alternance.
Programme
Spécifiquement dédié à l’analyse et l’ingénierie des données, le Master SD est co-accrédité par l’Université de Rouen Normandie et l’INSA de Rouen Normandie. Le Master étant résolument tourné vers l’international, les enseignements du M2 SD parcours A2IA sont dispensés en anglais. Le Master SD est intégré dans le dispositif Normanthiia : bourses et contrats étudiants possibles. Le parcours A2IA est accessible en formation initiale ou en alternance.
Sélectionnez un programme
Master Science des Données, Apprentissage Automatique pour l'Intelligence Artificielle 1ère année
UE1 Langues
2 créditsUE2 Apprentissage Automatique
4 créditsUE3 Web des Données
3 créditsUE4 Conception d'Interfaces Web
3 créditsUE6 Gestion de Projets en IA
4 créditsUE7 Optimisation pour l'Apprentissage Automatique
4 créditsUE8 Analyse et Visualisation de Données
4 créditsUE9 CEIP : Techniques de Recherche d'Emploi
2 créditsUE5 Analyse numérique pour l'IA
4 crédits
UE1 Langues
2 créditsUE2 Recherche Opérationnelle
4 créditsUE3 Apprentissage Profond
4 créditsUE4 Théorie et Algorithmes d'Apprentissage Automatique
4 créditsUE5 Architectures et Technologies en Sciences des données
4 créditsUE6 Stage ou Projet en Sciences des Données
10 crédits1 choix parmi 2 UE
Au choix : 1 parmi 2
UE7 Communication
2 crédits
Master Science des Données, Apprentissage Automatique pour l'Intelligence Artificielle 2ème année
UE1 Langues
2 créditsUE2 High Performance Computing
4 créditsUE3 Machine Learning and Artificial Intelligence 1
20 créditsUE4 State of the Art Analysis
2 créditsUE5 CEIP : Connaissance de l'entreprise
2 crédits
UE1 Machine Learning and Artificial Intelligence 2
12 créditsUE2 Research Project
3 créditsResearch Project
3 crédits
UE3 Training Period
15 créditsTraining Period
15 crédits
Admission
Conditions d'admission
L’admission en M1 parcours A2IA est prononcée après examen d’un dossier de candidature via la procédure Mon Master. Les candidats doivent pouvoir justifier de l’obtention d’une licence informatique, mathématiques, EEEA ou équivalente.
L’admission en M2 parcours A2IA est de droit pour les étudiants ayant validé le M1 du Master SD. Pour les autres, elle est conditionnée par la décision d’un jury après validation de compétences équivalentes à celles de titulaires du M1 SD.
Une double diplomation est possible pour les étudiants de 5e année de l’INSA de Rouen.
