Parcours Data science – données biologiques et numériques

Présentation

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 La data science désigne une discipline à l’interface entre modélisation mathématique, statistique et informatique, née de la nécessité croissante de traiter et d’exploiter les données du big data. La data science est désormais l’outil essentiel d’aide à la décision dans des domaines d’activités extrêmement variés : banque, finance, assurance, e-commerce et grande distribution, communication et marketing, santé, agro-alimentaire, aéronautique et défense, internet des objets et télécoms, etc..

 

 

 

Objectifs

Le master Data Science (DS) de la mention Mathématiques et Applications est une formation de niveau un (Bac + 5). Il vise à former des cadres data-scientists capables de mettre en œuvre les techniques mathématiques et informatiques inhérentes à ce métier, possédant en outre des compétences métiers propres aux secteurs d’activités visés par le choix d’option : données biologiques ou données numériques.

Savoir-faire et compétences

  • Compétences Mathématiques. Le diplômé maîtrise les méthodes de l’analyse statistique et algorithmique de l’information, qu’elles soient classiques (datamining, classification, ..) ou spécifiques au big data (machine learning, ..), ainsi que les méthodes associées d’optimisation. L’analyse statistique étant souvent associée à des questions de modélisation, une formation à la modélisation aléatoire est également dispensée.
  • Compétences informatiques. Connaissances et compétences relatives aux outils classiques d’analyse des données (R, Python) et  de data management (SGBDR et moteur de stockage MySQL,...); compétences plus spécifiques aux données de grandes dimensions et/ou non structurées : environnement Hadoop/HDFS, entrepôts de données Hive, Spark (E,L,T); aptitude à la visualisation des données de grandes dimensions, images et graphes.
  • Des aptitudes professionnelles. Le diplômé est apte à définir un projet, ses objectifs et son contexte, les modalités de réalisation, leurs priorités, leur planning. Il sait travailler en mode projet, s’intégrer dans un milieu professionnel, organiser une veille technologique, communiquer (en particulier en anglais – certification TOEIC) selon des supports de communication adaptés.
  • Des compétences métiers. Suivant le choix d’option, l’aptitude spécifique au traitement et à l’analyse des données de la biologie (notamment omiques) ou celles des entreprises du tertiaire (management du risque, optimisation des actions, etc..)

 

Les + de la formation

Le master DS est une évolution du master de mathématiques appliquées créé en 2004 et dispose à ce titre d’un réseau actif d’anciens diplômés. L’équipe pédagogique est majoritairement formée d’enseignants et d’enseignants-chercheurs des départements de mathématiques, d’informatique et de biologie de la faculté des sciences, de la faculté de Droit, d’Economie et Gestion, de l’UFR Santé de l’Université d’Angers, ainsi que d’intervenants professionnels en deuxième année de master. Le master DS s’appuie sur l’expertise des laboratoires de recherche LAREMA, LERIA, IRHS et GRANEM de l’Université d’Angers.

 

Site Master DS

 

 

 

 

Formation à distanceNon

Formation en alternanceOui

Type d'alternance

  • Contrat d'apprentissage
  • Contrat de professionnalisation

Formation continue

Les candidatures relevant de la formation continue sont les bienvenues et considérées avec la plus grande attention.

Modalités pratiques en alternance
La deuxième année de master M2-DS est ouverte à l’alternance, en apprentissage ou sous contrat de professionnalisation. Le calendrier alterne, de début septembre à fin août, quatre périodes de formation de 4 à 6 semaines à l’université et quatre périodes en entreprise d’une durée de plusieurs semaines consécutives.
Tarifs Formation Continue 2019-2020 (hors droits universitaires)
Master 1 - 4800€ et Master 2 - 5700€

StagePossible (3 mois en M1 (facultatif), 6 mois pour les non-alternants en M2-DS)

Laboratoire(s) partenaire(s)

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Programme

Contenu de la formation

SEMESTRE 1*

Mathématiques
S1-UE1 | 40h
Analyse Numérique Matricielle
S1-UE2 | 40h
Optimisation Non-Linéaire
S1-UE3 | 48h
Statistique Inférentielle
S1-UE4 | 48h
Modélisation Stochastique 1

Outils numériques et informatique
S1-UE5 | 56h
Mise à niveau logiciels et systèmes
Algorithmique et Programmation Orientée
Objet-Python
 
Culture d’entreprise
S1-UE6 | 24h
Anglais
Communication Scientifique
Droit et données numériques

SEMESTRE 2*

Mathématiques
S2-UE1 | 48h
Data Mining et Classification
S2-UE2 | 40h
Modélisation Stochastique 2
S2-UE3 | 40h
Optimisation Linéaire

Outils numériques et Informatique
S2-UE4 | 56h
Bases de Données Relationnelles

Culture d’entreprise
S2-UE5 | 20h
Travaux de recherche
Anglais
Communication
Préparation Insertion professionnelle Stage facultatif
 
Options Métiers (au choix)| 32h
S2-UE6
Introduction à la Génomique
ou
Datamining et economie

SEMESTRE 3*

Mathématiques
S3-UE1 | 56h
Statistique en Grande Dimension et Apprentissage
S3-UE2 | 36h
Introduction à l’Analyse du Signal en Temps Discret
S3-UE3 | 52h
Séries Chronologiques et Applications

Outils numériques et Informatique
S3-UE4 | 56h
Bases de Données Avancées - Big Data
Data Visualisation
Exploration de graphes
 
Culture d’entreprise
S3-UE5 | 30h
Conférences professionnelles - Anglais
Communication - Préparation Insertion Professionnelle

Options Métiers (au choix)

S3-UE6 | 36h
Statistiques et Science des Données pour la Biologie I
ou
Économétrie de l’Évaluation 1

SEMESTRE 4*

Culture d’entreprise
S4-UE1 | 11h
Conférences professionnelle
Création d’Entreprise
Préparation Insertion Professionnelle
Projet Tuteuré annuel
 
Options Métiers (au choix)
S4-UE2 | 36h
Statistique et Science des Données pour la Biologie II
ou
Économétrie de l’Évaluation 2

S4-UE3
Stage ou Alternance

*Volumes d’heures hors dispositifs d’auto-formation

Stages

En première année M1-DS, un stage facultatif de 3 mois, de mai à juillet, est proposé. il est conseillé aux candidats à l’alternance en deuxième année. En deuxième année M2-DS, les étudiants non alternants effectuent un stage de 6 mois en entreprise au second semestre.

Admission

Condition d'accès

Conditions d’accès

Le parcours Data Science est à capacité limitée et l’admission en première (M1-DS) et deuxième année (M2-DS) du master est sélective. En dehors des qualités académiques, le recrutement accorde un part importante à la motivation des candidats.

La validation du M1-DS entraîne l’admission en M2-DS.

Formation initiale. Le M1-DS s’adresse en priorité aux étudiants diplômés d’une licence de mathématiques, d’une licence de Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (parcours mathématiques appliquées), d'une licence informatique sous réserve d'un niveau mathématique suffisant.

 

RECRUTEMENT 2019/2020

MASTER 1 candidater via ecandidat du 23 avril au 20 mai 2019

MASTER 2 candidater via ecandidat du 23 avril au 20 mai 2019

Capacité d'accueil

40

Et après

Poursuite d'études

Les très bons étudiants peuvent poursuivre leurs études par une thèse de doctorat au sein du laboratoire de mathématiques LAREMA, dont thèse CIFRE dans le cadre d’une convention avec une entreprise.

Insertion professionnelle

Les diplômés du master Data Science (DS) occupent des emplois de cadre Data Scientist (ou Data Analyst, Business analyst, Dataminer, etc..) couvrant un large spectre de secteurs d'activités, touchant aussi bien au domaine industriel qu'à celui du tertiaire. Sont plus particulièrement visés :

Option données biologiques : secteurs de la santé, de la pharmacie, la bio-industrie, l’agroindustrie, les laboratoires de type Inserm, Cirad, Institut Pasteur, CEA, etc ..

Option données numériques : tout secteur tel que sociétés de conseil en gestion des entreprises ou spécialisées en datamining, en marketing,  de la grande distribution, les grandes banques et compagnies d’assurances, les entreprises telecom, etc..et naturellement les entreprises de services du numérique.

La rémunération des jeunes diplômés se situe dans une fourchette de 32 à 40 Keuros brut/an.

Contact(s)

Lieu(x) de la formation

  • Angers
  • Responsable pédagogique
    Delabaere Eric

    Master 1

    Email : eric.delabaere @ univ-angers.fr

    Panloup Fabien

    Master 2

    Email : fabien.panloup @ univ-angers.fr

Contact(s) administratif(s)

  • Herguais Sandrine

    Email : sandrine.herguais @ univ-angers.fr

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