Seton Hall University

MS en science et ingénierie des données

La science des données englobe les concepts, techniques, outils et connaissances qui sous-tendent le Big Data, c'est-à-dire l'acquisition, la gestion, l'analyse et la présentation d'ensembles d'informations volumineux, variés et en constante évolution. Elle permet d'extraire des connaissances exploitables directement à partir des données, grâce à un processus de découverte, de formulation et de test d'hypothèses. Elle englobe des activités allant de la collecte de données brutes à leur traitement et leur extraction, en passant par la prise de décision et la mise en œuvre de solutions. Le domaine de la science des données offre des opportunités d'insertion professionnelle, d'avancement et de transition aux praticiens et chercheurs de l'industrie, du secteur public et du monde universitaire, à différents niveaux d'expertise.

Un data scientist est un praticien possédant une connaissance approfondie des besoins métier, de la connaissance du domaine, des compétences analytiques et de l'ingénierie logicielle et système, lui permettant de gérer l'intégralité du cycle de vie des données. Il maîtrise la gestion et le traitement des données, l'analyse des processus métier et scientifiques, et la communication des résultats pour une prise de décision efficace.

Le Master of Science en science et ingénierie des données offre aux étudiants les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir des professionnels de la science et de l'analyse des données. En appliquant des outils et des méthodes tels que la théorie des probabilités, l'analyse statistique et le calcul, et en explorant des sujets tels que la collecte, la manipulation, le traitement, l'analyse et la visualisation des données, les étudiants apprennent à résoudre des problèmes basés sur les données et à prendre des décisions basées sur l'analyse. De plus, ils apprennent à automatiser ces activités grâce au cloud computing et aux plateformes d'apprentissage automatique, face à l'augmentation considérable du volume de données accumulées.

Face à la croissance exponentielle du big data, les entreprises de divers secteurs recherchent des data scientists pour développer des idées et des méthodes de croissance basées sur les données. Les data scientists extraient des connaissances des données en combinant des compétences en informatique, en mathématiques et en statistiques, afin d'orienter la prise de décision organisationnelle. À Seton Hall, le département de mathématiques et d'informatique forme la prochaine génération de data scientists pour répondre à ce besoin crucial.

Programme hybride de 30 crédits, le MS en science et ingénierie des données, labellisé STEM, intègre des compétences en informatique, mathématiques, statistiques et applications afin d'exploiter pleinement les connaissances issues des données. Les programmes de science des données s'adressent aux étudiants titulaires d'un diplôme de premier cycle en sciences, mathématiques, informatique, ingénierie, statistiques ou économie. Les cours sont dispensés sur le campus et en ligne.

Les étudiants acquièrent des techniques de pointe dans le cadre de cours de science des données pour analyser les données issues de l'exploration de données, de l'apprentissage automatique, de la visualisation de données et du cloud computing. Notre master en science des données propose un cursus rigoureux qui forme aux compétences pratiques nécessaires aux stages et aux emplois à temps plein en tant que data scientists.

Les étudiants en science des données ont la possibilité de travailler sur des projets et des stages du monde réel rendus possibles grâce aux relations actives du programme avec des entreprises de premier plan telles que Barnes and Noble, Google, Facebook, Celgene, Comcast, Chase et Amazon.

Les programmes de science des données font partie de l'Académie d'analyse appliquée et de technologie de l'Université, qui facilite la recherche et les applications interdisciplinaires dans divers domaines émergents, tels que l'analyse des données et la technologie.

Que puis-je faire avec un Master en science et ingénierie des données ?

Avec un master en science et ingénierie des données (STIM), les étudiants sont préparés à exploiter la puissance du big data et de l'analyse avancée dans le monde numérique d'aujourd'hui. Les diplômés peuvent s'aventurer dans divers secteurs et occuper des postes tels que data scientist pour extraire des informations exploitables, ingénieur en apprentissage automatique pour concevoir des modèles prédictifs ou ingénieur en données pour créer une infrastructure de données robuste. Dans le monde financier, les chercheurs quantitatifs peuvent appliquer des méthodologies basées sur les données pour prévoir les tendances du marché. En se tournant vers le conseil, ils peuvent devenir consultants en analyse de données, guidant les entreprises dans la prise de décision basée sur les données. Des postes comme architecte de solutions Big Data ou analyste en veille stratégique permettent respectivement de concevoir des solutions de données complètes ou de visualiser des données pour la prise de décisions stratégiques. Pour ceux qui visent des postes de direction, devenir directeur des données offre la possibilité de piloter l'ensemble de la stratégie de données d'une organisation. De plus, le titre STIM offre aux étudiants internationaux des opportunités de travail prolongées aux États-Unis, leur procurant un avantage tangible dans un secteur concurrentiel mondial.

Opportunités pour les étudiants internationaux titulaires d'un master en science et ingénierie des données (STEM)

D'ici 2028, on estime qu'il y aura plus d'un million d'emplois dans le domaine des STIM. En guise de préparation, ce programme STIM vous permettra d'utiliser la technologie, les données et l'analyse commerciale pour prendre des décisions efficaces et résoudre des problèmes complexes.

La désignation STEM offre un avantage supplémentaire en permettant aux étudiants internationaux de demander à prolonger leur formation pratique facultative (OPT) de 12 mois de 24 mois supplémentaires.