Organisation générale
La formation repose sur une complémentarité entre une formation théorique et technique prodiguée par des chercheurs de pointe issus de l’Informatique et des Mathématiques et des interventions réalisées par des experts SHS.
Les futurs diplômés devront être opérationnels dès la fin du Master. Pour cela, une part importante de la formation sera dédiée à la pratique, avec de nombreux cas d’étude réels, définis en collaboration avec les laboratoires SHS de l’UM3.
Ce master sera entièrement réalisé sous le format de l’alternance. En dehors des semaines de cours, les étudiants réaliseront des travaux personnels, ou effectueront un séjour en entreprise selon la modalité choisie.
Master 1
Semestre 1
Base de données NoSQL
Visualisation d'informations 1
Gestion de projets
Introduction à la science des données
Analyse de données multidimensionnelles
Introduction à l'apprentissage statistique
Classification supervisée et non supervisée
Modèles de régression linéaire et outils du diagnostic
Enjeux environnementaux et sociétaux du numérique
Projet TER : étude de cas de données
Mémoire professionnel
Langue Anglais Spécifique
Semestre 2
Intégration de données connectées
Visualisation d'informations 2
Analyse de données temporelles
Analyse de données textuelles
Analyse de données spatiales
Régression logistique et poissonnienne
Apprentissage profond (Deep learning)
Régularisation et optimisation des modèles
Marathon du web
Projet TER : étude de cas de données
Mémoire et soutenance professionnels
Master 2
Semestre 3
Calcul parallèle - Programmation avancée et calcul parallèle
Open Data et Web des données
Données massives
Analyse de réseaux sociaux
Recherche opérationnelle
Analyse de données répétées - modèles à effets aléatoires
Analyse de données séquentielles (textuelles et temporelles)
Analyse d'images
Mémoire professionnel
Langue Anglais Spécifique
Semestre 4
Insertion professionnelle
Challenge Apprentissage et IA
Mémoire et soutenance professionnels
Technologies
