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Sciences, Technologies, Santé

Master Sciences des Données, Science des Données

  • ECTS

    120 crédits

  • Durée

    2 années

  • Composante

    UFR Sciences et Techniques

Présentation

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Brochure

Spécifiquement dédié à l’analyse et l’ingénierie des données, le Master SID 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 sont dispensés en anglais.

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.

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Objectifs

La science des données est une discipline scientifique qui a émergé ces dix dernières années et qui va engendrer une transformation majeure de la société, en affectant de façon profonde de très nombreux secteurs d’activité allant de la robotique aux humanités numériques, en passant par la logistique, la domotique, l’e-commerce, la finance ou la santé. Cette transformation s'appuie sur la multiplication des dispositifs de captation, l’ubiquité des objets connectés et l’Internet des Objets (IoT), qui permettent l'acquisition d'immenses masses de données (Big Data). Ces données, toujours plus nombreuses, constituent une richesse qu’il est nécessaire d’explorer, de sélectionner, de filtrer et d’interpréter afin de générer de la connaissance. Cette capacité à extraire de la connaissance à partir de données sera à très court terme, et pendant longtemps, un vecteur d’innovation et de richesses.
Dans ce contexte, le parcours type Science des Données (SD) du Master Science et Ingénierie des Données (SID) vise la formation d’ingénieurs et de chercheurs en science des données pour des secteurs d’activité variés comme l’édition de logiciels, l’Internet et l’e-commerce, les services publics, l’automobile, l’industrie High-Tech, la finance, ou le biomédical.

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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

Les modalités pédagogiques sont adaptées en fonction des compétences et connaissances visées par l’enseignement. Sont notamment mobilisés les cours magistraux (CM), les travaux dirigés (TD) et/ou les travaux pratiques (TP).

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.)

Programme

La pédagogie par projets est très importante au sein du master SID. 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 oeuvre 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.

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Admission

Conditions d'admission

Accès au master 1re année

Être titulaire d'une licence ou d'un grade de licence.
Licences conseillées  :
- Licence EEEA
- Licence Informatique
- Licence Mathématiques

Étude du dossier.
Composition du dossier :
- Curriculum Vitae
- Lettre de motivation incluant le projet professionnel et le choix du bloc d'options
- Relevés de notes des semestres de licence
- Lettres de recommandation du responsable du dernier diplôme obtenu

Accès au master 2e année

Accès de droit pour les étudiants ayant validé la première année de la formation.
Les personnes ne disposant pas du titre requis peuvent demander une validation au titre de leurs études, leurs expériences professionnelles et leurs acquis personnels (articles L613-5 du code de l'éducation). 
La validation ne dispense pas les candidats de satisfaire aux éventuelles épreuves d'admission.

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Modalités d'inscription

Droits d'inscription

Et après

Poursuites d'études

Les titulaires du Master peuvent également candidater sur les offres de thèses en vue de préparer un doctorat dans un laboratoire de recherche public ou privé.

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Insertion professionnelle

Les métiers concernés sont ceux d’analyste des données (Data Scientist), mais aussi d’ingénieur R&D ou de chercheur en apprentissage statistique, en extraction de données, en gestion de données, en fouille de données.
Il s’agit de métiers pour lesquels le nombre de demandes connaît une explosion considérable actuellement.

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