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MASTER Sciences, Technologies, Santé MENTION Informatique PARCOURS Data sciences for societal challenges (DS4SC)

Formation LMD
MASTER Sciences, Technologies, Santé MENTION Informatique PARCOURS Data sciences for societal challenges (DS4SC)

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Call to actions

Responsable du diplôme 
Nicolas Labroche

Détails

Présentation du Master Informatique parcours Data sciences for societal challenges

Le Master Data sciences for societal challenges (DS4SC), est un programme unique qui recouvre tous les aspects de la gestion, de la modélisation, de l’interrogation et de l’analyse de données, appelé plus généralement science des données, en se basant sur les acquis de l’informatique décisionnelle et de l’intelligence artificielle et couplé à une approche éthique indispensable à la formation de professionnels et de chercheurs.

Renseignements pratiques

Structure(s) de rattachement
Durée de la formation
  • 2 ans
Formation continue
Formation diplômante
Lieu(x) de la formation
Blois
Stage(s)
Oui, obligatoires
Langues d'enseignement
Français
Accessible en formation initiale, formation continue, contrat d'apprentissage

Les + de la formation

Statistiques

Résultats 2023/2024
Taux de réussite des présents aux examens

M1 Data sciences for societal challenges
Effectifs 2024-2025 : 19
Taux de réussite 2023-2024 : /
> Evaluation du M1

M2 Data sciences for societal challenges
Effectifs 2024-2025 : 16
Taux de réussite 2023-2024 : /

> Toutes les statistiques

Numéro RNCP

Fiche RNCP n° 39278

Présentation

Le Master Data Sciences for Societal challenges (DS4SC), est un programme unique qui recouvre tous les aspects de la gestion, de la modélisation, de l’interrogation et de l’analyse de données, appelé plus généralement science des données, en se basant sur les acquis de l’informatique décisionnelle et de l’intelligence artificielle et couplé à une approche éthique indispensable à la formation de professionnels et de chercheurs. L’ensemble de ces thématiques scientifiques est adossé à l’exploration de données liées à des défis sociétaux majeurs comme le climat, l’environnement ou la santé. Ce programme est proposé en formation initiale ou en alternance pendant les 2 ans du programme. Un parcours international européen est également à l'étude.

Enjeux

Former des experts de la gestion et de l’analyse des données massives et complexes, sur la base de compétences en intelligence décisionnelle (BI), intelligence artificielle (IA) et pour répondre à des besoins économiques et sociétaux forts.

Spécificités

Compétences :
  • Analyse d’un problème d’analyse de données : quels types de données, quelles distributions, corrélation entre données
  • Base de données : propriétés logiques des langages, implémentation d’un système de gestion de bases de données
  • Gestion de données : entrepôts de données, web des données
  • Fouille de données : méthodes supervisées, non-supervisées, deep learning
  • Variété des données : traitement des langues, graphes de connaissances, données tabulaires, séries temporelles
  • Éthique : questionnement autour de l’usage des méthodes automatique d’extraction de connaissance et d’aide à la décision

Lieux

Blois

Responsable(s) de la formation

Responsable du diplôme 
Nicolas Labroche

Admission

Niveau(x) de recrutement

Bac + 3

Formation(s) requise(s)

Accès après une licence informatique (BAC+3), ou toute autre formation scientifique équivalente contenant une formation rigoureuse à la programmation, les bases de données et les mathématiques (mention B souhaitée).

Public ciblé

Attendus pour l’entrée dans la formation
  • S’intéresser au domaine de l’informatique ainsi qu’aux démarches associées : analyse, modélisation, résolution de problème, programmation, implémentation, expérimentation et communication.
  • Disposer de compétences dans les disciplines scientifiques. Ces compétences peuvent être attestées notamment par les résultats obtenus dans des modules ou cours en informatique principalement, mathématiques, physique-chimie, sciences de l’ingénieur.
  • Posséder des aptitudes à un travail approfondi et des capacités d’organisation.
  • Disposer de compétences de réflexion, d’argumentation et d’expression, écrites et orales, en français et en anglais attestées par les résultats en licence.

Modalités de candidature

MASTER 1 : candidature sur plateforme trouver mon master

 

Programme

Les cours seront enseignés en français ou en anglais selon la présence d’étudiants anglophones. Les supports seront majoritairement rédigés en anglais. Selon les cas également, certains cours pourront être mutualisés avec l’autre parcours de master de l’université de Tours, présent sur le site de Grandmont à Tours.

L’Université de Tours faisant partie du consortium Neolaia (alliance labellisée université européenne), des programmes d’enseignement sont en cours d’élaboration. Dans ce cadre, le master informatique pourrait être support de certaines unités de ces formations.

Contenu de la formation

Master 1 

Semestre 7 

M7.4 Data Science Project

  • EP7.4.1 Scientific Method
  • EP7.4.2 Data Sciences Project

M7.1 Statistics for data sciences 

  • EP7.1.1 Statistics

M7.2 Data Management 

  • EP7.2.1 DB modeling and querying essentials 
  • EP7.2.2 Data Warehouse modeling
  • EP7.2.3 Data visualisation

M7.3 Data Mining

  • EP7.3.1 Data preparation
  • EP7.3.2 Data Mining 1

M7.5 Transverse Skills

  • EP7.5.1 Seminars
  • EP7.5.2 Professional Communication

Semestre 8

M8.1 Foundations of Data Sciences

  • EP8.1.1 Operation Research
  • EP8.1.2 Advanced Statistics

M8.2 Data Knowledge and Management

  • EP8.2.1 Web Data and Knowledge Representation
  • EP8.2.2 Internals of databases

M8.3 Advanced Data Mining

  • EP8.3.1 Data Mining 2
  • EP8.3.2 Data Quality

M8.4 Data Science Project

  • EP8.4.1 Data Sciences Project

M8.5 Transverse Skills

  • EP8.5.1 Seminars
  • EP8.5.2 Prof. Communication

M8.6 Data Science Applications

  • EP8.6.1 Internship or Report
 

Master 2 

Semestre 9 

M9.1 Data variety

  • EP9.1.1 Spatio-temporal analysis
  • EP9.1.2 Stochastic Process

M9.2 Advanced Data Management

  • EP9.2.1 Warehousing, data lakes, polystores
  • EP9.2.2 Web Data and Knowledge Exploitation and Management

M9.3 Deep Learning

  • EP9.3.1 Deep Learning
  • EP9.3.2 Hackathon

M9.4 Data science project

  • EP9.4.1 Data Sciences Project

M9.5 Transverse skils

  • EP9.5.1 Seminars
  • EP9.5.2 Prof. Communication

Semestre 10 

M10.1 Data variety

  • EP10.1.1 Natural language processing

M10.2 Advanced data management

  • EP10.2.1 Large Scale Data Analysis
  • EP10.2.2 Knowledge Quality

M10.3 User Centric Approaches

  • EP10.3.1 Ranking and Recommendation
  • EP10.3.2 Exploratory data analysis (+explainability+visu)

M10.4 Data science project

  • EP10.4.1 Data Sciences Project

M10.5 Transverse Skills

  • EP10.5.1 Seminars
  • EP10.5.2 Ethics

M10.6 Master thesis

  • EP10.6.1 Master thesis

Pour les étudiants en formation initiale, le cursus du parcours DS4SC contient deux stages :

  • 1 stage en M1 d’une durée de 3 mois minimum qui peut être remplacé par une activité de travail personnelle en informatique
  • 1 stage obligatoire en master 2 d’une durée de 5 à 6 mois

Pour les étudiants en apprentissage, une présence en entreprise 2 jours / semaine ainsi que pendant les congés est attendue.

Chaque semestre doit être validé avec 10 / 20. Il n’y a pas de compensation entre semestre.
Un niveau d’anglais B2 est exigé pour valider le diplôme en fin de master 2. Pour cela, les étudiants doivent produire un test d’anglais certifiant le niveau B2, ou bien obtenir 10 / 20 au cours d’anglais ou enfin, faire son stage dans un milieu anglophone et réaliser le rapport et la présentation de stage en anglais.

Et après ?

Niveau de sortie

Bac + 5 (Niveau 7/8)

Compétences visées

URL Fiche RNCP

Fiche RNCP n° 39278

Poursuites d'études

L’obtention du master DS4SC permet la poursuite d’étude en thèse de doctorat.
 

Des experts pour extraire et organiser la connaissance issue des données massives

De nos jours, les organisations publiques et privées font face à un afflux massif de données. Ces données ne deviennent des connaissances que grâce au tri et aux traitements opérés par le professionnel, à la croisée de l’informatique et des mathématiques appliquées. 

La spécialité DS4SC est conçue pour apporter les connaissances, savoir-faire et compétences dans ces secteurs particuliers de l’informatique nécessaires aux décideurs pour relever les défis sociétaux d’aujourd’hui.

Le Master délivre un diplôme Bac+5 dédié aux sciences des données, thématiques couvrant un domaine scientifique et technique large, impliquant des compétences en gestion et modélisation des données, en fouille de données, machine learning et statistiques.

Le parcours de master DS4SC servira à la mise en place d’un parcours européen intégralement en anglais, donnant ainsi au diplôme une dimension internationale dans le cadre de l’initiative Neolaia.

Une formation en partenariat avec le monde professionnel et la recherche

Une part significative des enseignements (15 % en moyenne) est assurée par des professionnels de l’informatique issus de grandes entreprises comme de PME locales : Atos, CGI etc. Ces partenaires s’impliquent dans l’ouverture de la formation DS4SC en alternance sur les deux années de master M1 et M2. 

Fort de cet ancrage local, le master DS4SC bénéficie aussi d’un réseau de partenaires forts dans le milieu de la recherche, en France (Toulouse, Paris, Lyon) aussi bien qu’en Europe (Bologne, Barcelone).

Un adossement à la recherche

L’informatique décisionnelle est la spécialité des enseignants chercheurs du Département Informatique de Blois, dont les thèmes de recherche sont directement liés aux programmes (intelligence artificielle, entrepôts de données, fouille de données, traitement du langage naturel).

Débouchés professionnels

Secteurs d'activité ou type d'emploi

Les débouchés concernent principalement les entreprises de service informatique, en tant que consultant Business Intelligence, Analyste de données, administrateur bases de données.

Secteurs d'activité :

  • Sociétés de services en informatique
  • Grandes entreprises
  • PME
  • Établissements publics ou collectivités
  • Entités de recherche et développement
  • Éditeurs de logiciels

Types d'emploi :

  • Data analyst
  • Data engineer
  • Data scientist
  • Data miner
  • Administrateur de bases de données
  • Architecte de bases de données
  • Architecte système d’information
  • Analyste décisionnel
  • Ingénieur analyste en système d’information
  • Ingénieur d’étude et développement informatique
  • Assistant chef de projet informatique
  • Architecte fonctionnel de système d’information
  • Consultant

Insertion professionnelle

Qu'il s'agisse d'une poursuite d'études ou d'un premier emploi, la Maison de l'Orientation et de l'Insertion Professionnelle (M.O.I.P.) est à votre disposition pour vous accompagner dans votre recherche.