ECTS
120 crédits
Niveau d'études visé
BAC +5 (niveau 7)
Durée
2 ans
Faculté
Faculté des Sciences
Présentation
Ce programme universitaire fait partie des Graduate Schools Artificial Intelligence and Data Science et Biomedical Engineering d’Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche de pointe.
- La Graduate School Artificial Intelligence and Data Science forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
- La Graduate School Biomedical Engineering encourage l'entrepreneuriat dans le domaine bio en facilitant l'éducation et le transfert de technologie vers des start-ups et des entreprises. En savoir plus >
Objectifs
Le parcours DCI vise à former des spécialistes en ingénierie des données (data engineer, data scientist) ayant de solides connaissances théoriques (modèles formels de représentation des données et algorithmes de traitement) et pratiques (outils, bibliothèques et frameworks logiciels de traitement de données) permettant de collecter, nettoyer, intégrer et analyser des données de différentes natures (structurées/texte, temporelles/atemporelles), en streaming, hétérogènes et de grande dimension. Les outils de l’Intelligence Artificielle (IA) statistique (apprentissage automatique) et IA symbolique seront utilisés dans l’enseignement de cette formation.
Les enseignements seront dispensés aussi bien par des intervenants industriels que des intervenants académiques.
Programme
Sélectionnez un programme
Master 1 Informatique - Parcours : Données, Connaissances et Intelligence (DCI)
Anglais
3 crédits20hComplexité algorithmique
3 crédits25hProbabilités et statistiques pour l'ingénieur
3 crédits25hProgrammation avancée
6 crédits40hConnaissances et contraintes dans les données structurées et non structurées
9 crédits50hReprésentation des connaissances et raisonnement
3 crédits25hAu choix : 1 parmi 5
Administration des systèmes de gestion de données
3 crédits25hEngagement étudiant
3 créditsSport
3 créditsUE ouverture
3 créditsUE libre: mobilité
3 crédits
Apprentissage machine
3 crédits25hBig data
3 crédits25hLogiques pour les bases de données
3 crédits25hData science
3 crédits25hRaisonnement non monotone
3 crédits25hInformatique décisionnelle : Business intelligence (BI)
3 crédits25hProgrammation Web
3 crédits25hOptimisation combinatoire
3 crédits25hProfessionnalisation
6 crédits50hProjets tutorés
6 crédits10hFacultatif : Stage
0 crédits
Master 2 Informatique - Parcours : Données, Connaissances et Intelligence (DCI)
Sémantique des données
6 crédits41hExtraction sémantique du Web
3 crédits16hIntégration sémantique de données du Web
3 crédits25h
Gestion des données temporelles
9 crédits75hGestion et analyse de séries temporelles
3 crédits25hReprésentation de données temporelles et raisonnement
3 crédits25hTraitement de flux de données (streaming)
3 crédits25h
Qualité des données et gestion de l'incertitude
6 crédits50hCompétences transversales
9 crédits66hInitiation à la recherche scientifique
3 crédits13hProtection des données
3 crédits25hDroits sur la donnée et éthique
3 crédits25h
STAGE M2
30 crédits250h
Stages et projets tutorés
Stage obligatoire en 2eme année
Contrôle des connaissances
Aménagements particuliers
Admission
Public cible
Étudiants titulaires d'une Licence en informatique
Modalités de candidature
Droits de scolarité
Les droits d'inscription nationaux sont annuels et fixés par le ministère de l'Enseignement supérieur de la Recherche. S’y ajoutent les contributions obligatoires et facultatives selon la situation individuelle de l’étudiant.
Des frais de formation supplémentaires peuvent s’appliquer au public de formation professionnelle. Plus d’informations ici.
Liens utiles
Et après ?
Débouchés professionnels
- Concepteur et développeur d’applications informatiques
- Ingénieur de la donnée : conçoit et fabrique des pipelines permettant de transformer des données (dans un format exploitable pour les data scientists) et de les transmettre. Son rôle est aussi d’intégrer, de consolider, de structurer et nettoyer les données
- Architecte des données
- Ingénieur décisionnel (Business intelligence)
- Scientifique de la donnée (data scientist) : analyse et exploite toutes données des clients d’une entreprise pour créer des modèles prédictifs et aider à la prise de décision
- Architecte des système d’information
- Chief Data Officer (après une certaine expérience)
- Recherche scientifique (après le Doctorat) sur les problématiques liées à la données : gestion et analyse de données
- Emplois en R&D
Les entreprises concernées par le master sont des acteurs intéressés par la recherche et le traitement de l’information, la fouille et l‘exploitation de la donnée en milieu bancaire (Société générale, BNP etc), en assurance (AXA, ALLIANZ), en marketing, ou encore dans le domaine des ressources humaines et des grands groupes industriels tels que SAP, Microsoft, Google, Thalès, TOTAL etc.
Référentiel
Référentiel RNCP
39278
Contacts
Dernière mise à jour le 3 octobre 2024
