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MSc Data Science

1 Pilier

Les étudiants débutent le programme avec des connaissances de base en programmation et en mathématiques, notamment en structures de données et algorithmes, statistiques et apprentissage automatique. Dans le cadre du premier pilier du programme, leurs connaissances en mathématiques, programmation et analyse de données seront considérablement approfondies. Le programme offre également la possibilité d'acquérir des compétences générales essentielles pour le monde professionnel, notamment la gestion de projets techniques, la rédaction et la présentation.

Les sujets

• Combinatoire Et Graphes
• Programmation orientée objet (C++)
• Structures de données et algorithmes
• Bases de données
• Théorie des probabilités et des statistiques
• Unix pratique
• Introduction à la conception d'interaction
• Optimisation discrète
• Master en apprentissage automatique
• Python
• Réseaux
• Programmation Java
• Analyse de Big Data/Apprentissage automatique - 2
• R.
• Optimisation convexe
• Leadership et dynamique de groupe
• Rédaction et présentation techniques
• Théorie de la complexité
• Gestion de projet technique
• Optimisation non linéaire
• Analyse de données statistiques
• Projet de fin d'études - 1
• Séminaires et ateliers - 1

2 piliers

Dans le cadre du deuxième pilier du programme, les étudiants se concentreront principalement sur l'apprentissage des applications clés de la science des données ainsi que sur les méthodes avancées en mathématiques et en analyse de données. Une partie importante de l'étude sera consacrée à la réalisation du projet Capstone. À la fin du programme, les étudiants apprendront à effectuer des analyses de données à n'importe quelle échelle, à développer les logiciels nécessaires à l'analyse et à présenter les résultats de manière professionnelle et efficace.

Les sujets

• Calcul parallèle et distribué
• Analyse des données statistiques - 2
• Conception de logiciels
• Optimisation stochastique et à grande échelle
• Fondements de la cryptographie
• Carte Réduire
• Bases de données distribuées
• Exploration de texte
• La théorie des jeux
• Réseaux de neurones et apprentissage profond
• Analyse de réseau social
• Des séries chronologiques
• Optimisation robuste
• Analyse d'images et de vidéos - 1
• Récupération de l'information
• Les enchères
• Analyse des données statistiques - 3
• Théorie de l'information
• Analyse d'images et de vidéos - 2
• Traduction automatique
• Visualisation de données
• Algorithmes en bioinformatique
• Analyse de graphes spectraux et applications de la science des données
• Graphiques Web
• Projet de fin d'études - 2
• Séminaires et ateliers - 2

• Junior Data Scientist : il s'agit d'un poste de débutant typique pour les diplômés en science des données. Le poste exige de solides connaissances en mathématiques, en mettant l'accent sur les statistiques et l'apprentissage automatique, ainsi que sur les concepts liés à la programmation et aux bases de données. Au sein d'une équipe, les data scientists juniors commencent à acquérir une expérience directe de l'analyse de données industrielles tout en apprenant auprès de collègues plus expérimentés.
• Data Scientist : Les data scientists combinent une formation mathématique et une expérience pratique avec une expertise du domaine qui leur permet de mener des analyses de données avancées nécessaires pour faire des prévisions facilitant de bonnes décisions commerciales. Le poste exige une compréhension à la fois des mathématiques et des objectifs commerciaux. Les data scientists doivent être des experts techniques dotés des compétences nécessaires pour gérer de grands volumes de données diverses et posséder de solides compétences en programmation.
• Scientifique de données senior : Un scientifique de données senior devient un lien entre le cœur de la direction de l'entreprise et l'ensemble de l'équipe d'analyse. Ce rôle exige une capacité à communiquer efficacement, afin de comprendre les objectifs de l'entreprise et de communiquer les informations qui lui sont apportées par les analystes. Les scientifiques de données senior dirigent également des projets de programmation et de création d'applications pertinents, ainsi que la formulation de plans d'expériences et ils jouent un rôle de premier plan au sein d'une équipe de science des données.
• Principal Data Scientist : Un principal data scientist est un visionnaire des données qui trouve des moyens de répondre aux questions commerciales en analysant les données disponibles au sein de l'entreprise et sur Internet. Le travail nécessite souvent la création de nouvelles méthodes d'analyse et un travail à l'intersection entre l'industrie et le monde universitaire.
• Chief Data Officer : Un Chief Data Officer est un dirigeant d'entreprise dont les responsabilités se situent à l'intersection de l'analyse des données, des technologies de l'information et de la stratégie d'entreprise. Il détermine l'orientation à long terme pour contrôler les risques et générer de la valeur grâce à la gouvernance de l'information, ainsi qu'à la gestion et à l'analyse des données. Plus important encore, il est un acteur du changement qui ouvre de nouveaux horizons d'efficacité en fournissant des informations approfondies basées sur les connaissances issues des données.

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