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Sciences, Technologies, Santé

Master Sciences et Ingénierie des Données, Sciences des Données

  • Niveau d'étude visé

    BAC +5

  • Durée

    2 ans

  • UFR DES SCIENCES ET TECHNIQUES

  • Université de Rouen Normandie

Présentation

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. ;site web du Master SID

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Programme

Semestre 1 : UE 1 Formation professionnelle et générale 1 : AnglaisGestion de projetsCommunicationUE 2 UE à choix en fonction destination M2 : Choix d'UE 1 sur 2 : UE 2.1 Mathématiques pour la science des données 1 : OptimisationStatistiques et analyse de donnéesUE 2.2 Génie informatique embarqué 1 : Temps réel embarquéSystèmes d'exploitation et réseauxUE 3 Génie informatique pour la science des données 1 : Web des donnéesProgrammation objetUE 4 UE à choix en fonction destination M2 : Choix d'UE 1 sur 2 : UE 4.1 Traitement des données 1 : Représentation des données (*)Compression des donnéesApprentissage automatique 1UE 4.2A Systèmes embarqués : Représentation des données (*)Méthodes numériques pour l'embarquéGénie des systèmes embarqués 1UE 5 Applications en traitement et ingénierie des données : Maitrise de projets informatiquesSemestre 2 : UE 1 Formation professionnelle et générale 2 : AnglaisManagement d'équipesConnaissance de l'entreprise et insertion professionnelleUE 2 UE à choix en fonction destination M2 : Choix d'UE 1 sur 2 : UE 2.1 Mathématiques pour la science des données 2 : Optimisation pour l'apprentissageOptimisation combinatoireUE 2.2 Génie Informatique mobile : Web pour le mobileProgrammation mobileUE 3 UE à choix en fonction destination M2 : Choix d'UE 1 sur 2 : UE 3.1 Génie informatique pour la science des données : Architectures HPC / Parallélisme (*)Bases de données réparties et systèmes distribuésUE 3.2A Architectures et capteurs pour l'embarqué : Architectures HPC / Parallélisme (*)Génie des systèmes embarqués 2Réseaux de capteursUE 4 UE à choix en fonction destination M2 : Choix d'UE 1 sur 2 : UE 4.1 Génie informatique pour la science des données : Vision par ordinateur (*)Apprentissage automatique 2Visualisation de donnéesUE 4.2 Ingénierie des réseaux et systèmes de vision : Vision par ordinateur (*)Réseaux et protocolesUE 5 Applications en traitement et ingénierie des données : Normes et qualitéSemestre 3 : UE 1 Professionalization : EnglishProfessional integration and corporate cultureUE 2 Structured data processing : Sequential data analysisGraph analysisEstimation and decision in signal processingUE 3 Image processing and computer vision : Medical image analysisComputer visionUE 4A Advanced Machine Learning : Deep learningReinforcement learningUE 5 Data coding : Data compressionSparse codingUE 6 Heterogeneous data processing : Fusion and multimodalityInteraction data analysisSemestre 4 : UE 1A Web Data Processing : Text Analysis and Information RetrievalImage retrievalUE 2 Performance and security : Data securityHigh performance computingUE 3A Personal research projectUE 4 (*+NC) Training period : Training period

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Et après

Insertion professionnelle

Les métiers concernés sont ceux d’analyste des données (Data Scientist), mais aussi d'ingénieur ou de chercheur en apprentissage statistique, en gestion de données, en extraction 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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