Master en Data Science

Le parcours M2 Data Science (mention Informatique ou Mathématiques, en fonction du profil de l'étudiant) permet d’acquérir un socle de connaissances techniques (informatique et statistiques) conduisant à l’exercice opérationnel du métier de « data scientist ». Il a pour finalité de préparer les étudiants à l'exploitation et au traitement de données complexes, bruitées et hétérogènes, à l'aide de modèles d’apprentissage automatique généraux ou spécifiques aux domaines d’application visés (vision, texte, langage). L’accent est mis sur les grandes masses de données (Big data). Avec ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, le traitement et la visualisation des données doivent être repensés et appréhendés de façon nouvelle. Créé au sein de l’Université Lyon 1 et localisé sur le campus de la Doua, le parcours Data Science bénéficie d’une situation exceptionnelle au sein d’un écosystème regroupant un grand nombre d’acteurs économiques, de laboratoires et d'unités de recherche. Les enseignements dispensés : - Machine Learning, Data Mining, Modèles Graphiques Probabilistes, Graphes & Complexité, Data Visualization, Statistique Inférentielle, Modèles de Régression, Cloud Computing, Big Data Analytics.

Concepts enseignés

• Analyse de série de temps
• big data
• data mining
• machine learning
• Mathématiques
• Réseau de neurones
• traitement automatisé du langage

Débouchés

Métier de data scientist
Ingénieur R&D dans ce domaine d’innovations aussi bien dans des start-up que dans les grands laboratoires de recherche dans l’industrie.
Doctorat (Université, CNRS, INRIA, INSERM, Orange, Alcatel, Thales, etc.) .

Informations complémentaires

- Une pédagogie performante fondée sur de nombreuses études de cas et des retours d’expérience.
- Un corps professoral composé d’enseignants-chercheurs du LIRIS, de l’Institut Camille Jordan et de professionnels de secteurs d’activité particulièrement concernés par le Big Data.
- Un programme en forte adéquation avec les besoins des entreprises en traitement de données massives.
- Synergie entre le milieu scientifique et académique et le monde professionnel.
- Des conférences professionnelles viennent compléter les enseignements dans le Master.
- Certains cours en anglais.

Lien entre la formation et l'IA : Elevé Faible

Approche de la formation : Pratique Théorique