Science des données

Codes NSF 114 | Mathématiques 326 | Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission 110 | Spécialités pluri-scientifiques
Voies d'accès : Formation initiale Contrat d'apprentissage Formation continue Contrat de professionnalisation VAE
Certificateurs :

Certificateur	SIRET
MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE	11004401300040
CENTRALE LILLE INSTITUT	19590349700012
INST NAT SCIENCES APPLIQUEES ROUEN	19760165100023
UNIVERSITE DE BRETAGNE SUD (UBS)	19561718800600
UNIVERSITE DE LILLE	13002975400012
UNIVERSITE DE ROUEN NORMANDIE	19761904200017

Activités visées :
L’activité principale du spécialiste en sciences des données (data scientist) est l’exploitation automatique de données multiples selon une fonction objectif ou des critères de performance qu'il définit au préalable.
Il s'agit aussi bien de la préparation des données, de la modélisation du problème que de l’étape d’inférence des informations utiles à estimer à partir des données.
Pour cela, il organise, étudie et synthétise tout ou partie des données pour en extraire des informations utiles à la découverte scientifique en recherche ou à la stratégie pour les entreprises.
Il étudie et conçoit de nouvelles méthodes dans la perspective de l’avancée des connaissances en science des données.
- Modélisation d’une démarche en lien avec une problématique - Dimensionnement des ressources nécessaires au traitement d’une problématique - Conception de modèles et d’algorithmes pour la collecte des données, le traitement, la restitution des résultats - Collecte de données multiples et dispersées - Traitement et analyse de données numériques transverses - Modélisation statistique pour répondre à une problématique identifiée - Construction d’outils d’analyse de données scientifiques ou de l’entreprise - Organisation, étude et synthèse des données sous forme de résultats exploitables - Recherche de nouvelles méthodes en science des données

Capacités attestées :
Compétences spécifiques :
- Maîtriser l’acquisition, le traitement et l’analyse des données numériques
- Agréger des types de données et modes de collectes différents
- Dimensionner les ressources nécessaires au traitement d’une problématique
- Concevoir ou adapter des algorithmes adaptés à une problématique
- Concevoir et mettre en oeuvre des méthodes en science des données
- Elaborer des préconisations, proposer des solutions à partir de l’analyse des données
- Proposer des cas d’usages de technologies de l’IA
- Piloter le développement d’applications intégrant des données
- Modéliser les comportements
- Etudier et analyser la complexité et les performances de méthodes en sciences des données Compétences transversales :
- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale
- Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines
- Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
- Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
- Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la règlementation
- Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
- Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère
- Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles
- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe
- Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité
- Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale Dans certains établissements, d'autres compétences spécifiques peuvent permettre de décliner, préciser ou compléter celles proposées dans le cadre de la mention au niveau national. Pour en savoir plus se reporter au site de l'établissement.

Secteurs d'activité :
Industrie Retail Banque Finance Commerce Distribution

Types d'emplois accessibles :
Data Scientist ; Data Engineer ; Ingénieur intelligence artificielle ; Développeur ; Ingénieur machines learning ; Explorateur de données ; Chef de projet Data

Objectif contexte :
Le master est un diplôme national de l'enseignement supérieur conférant à son titulaire le grade universitaire de master. Il confère les mêmes droits à tous ses titulaires, quel que soit l'établissement qui l'a délivré. Le master atteste l'acquisition d'u