Master BAC +5

RNCP : 39278

Master Data Sciences For Societal Challenges (Master DS4SC 41)

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Pierrick Guillouet : 06.12.22.66.81

Le master Data Sciences For Societal Challenges (DS4SC) est un programme unique qui recouvre tous les aspects du Big Data, en se basant sur les acquis de l’informatique décisionnelle et couplé à une approche éthique indispensable à la formation de professionnels et de chercheurs. Fort de plusieurs partenariats à l’étranger, il offre une formation inédite, à vocation internationale.

Il est proposé en apprentissage à Blois à partir du master 1.

Durée de la formation

2 ans

Rythme de l'alternance

3 jours à l’Université, 2 jours en entreprise jusque mi février, quelques jours ponctuels à l’Université de mi février à fin août.

Le calendrier d’alternance est disponible auprès du chargé d’apprentissage.

Lieu de formation

  • UFR SCIENCES ET TECHNIQUES - SITE DE BLOIS

    3 place Jean-Jaurès - 41000 BLOIS

    En savoir plus sur l'accessibilité

Pré-requis

  • Avoir des compétences en base de données, statistiques, programmation, anglais de niveau BAC + 3
  • Licence informatique, licence mathématiques appliquées, BUT sciences des données, BUT informatique…
  • Un accès à la formation dans le cadre d’une VAE est possible
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Taux d'insertion en emploi

75%

Réussite aux examens

100%

Volume horaire cycle 1 an

432,5

Volume horaire cycle 2 ans

868,5

Taux de rupture net

0%

Taux de poursuite d'étude

10%

Quels métiers ?

  • Spécialiste science des données : data scientist.
  • Consultant Big Data.
  • Ingénieur des données.
  • Administrateur de bases de données.
  • Analyste décisionnel / Analyste en intelligence économique.
  • Responsable de projets métiers système d’information.
  • Spécialiste données massives : data miner.

Quelles missions ?

  • Réaliser des extractions, transformations, loading.
  • Concevoir des entrepôts de données.
  • Réaliser des tableaux de bords (intelligence décisionnelle).
  • Mettre en place des méthodes d’apprentissage automatique : détection de fraudes, prédiction d’anomalies.
  • Mettre en place des plateformes logicielles BIG DATA (Spark, Hadoop, Docker).
  • Analyser le comportement des utilisateurs sur internet, sur des logiciels, dans les trajets quotidiens.
  • Créer une base de connaissances dans un domaine spécifique.
  • Mettre en place des modèles de machine learning et deep learning
  • Mettre en place un système de recommandation intelligent.
C'est pour moi

Où exercer l'activité ?

  • Entreprise de services du numérique
  • Grand groupe, au sein d’une DSI
  • Assurance, Banque
  • Start-up innovantes

Quels enseignements à l'université ?

  • Base de données
  • Entrepôt de données
  • Fouille de données
  • Machine Learning et deep Learning
  • Visualisation de données
  • Statistiques appliquées
  • Données complexes (langage naturel, données du web, données spatio-temporelles, image …
  • Big data
  • Recherche d’information
  • Web des connaissances
  • Approche éthique
  • Anglais

Projet tutoré en Master 1 et Master 2

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