Master 2 Data Science et Société Numérique (D2SN)
Coordonnées de la formation
Adresse : Champs sur Marne - Campus Descartes (RER A Noisy Champs)
Université Gustave Eiffel - Champs-sur-Marne (77)
Contact : Marie-Christine PHILIPPE
Téléphone : 01 60 95 71 79
Nature du Diplôme délivré
Lieu de la Formation
Conditions d'Admissibilité
Modalités et date d'inscription
A partir de février 2022 sur Ecandidat : https://formations.univ-gustave-eiffel.fr/index.php?id=1941&tx_agof_brochure%5Bbrochure%5D=529&tx_agof_brochure%5Bcontroller%5D=Brochure&tx_agof_brochure%5Baction%5D=show&cHash=7948fd32eb56b2ebc6c56aa87ba71ece
Date(s) de début de la formation / des sessions
Rythme alternance : 3 jours / 2 jours
Durée
Coût de la Formation
En apprentissage
Objectif pédagogique
Les cours de Data Science sont dispensés à l'ESIEE lors de cours mutualisés avec des élèves ingénieurs en 4ème et 5ème années. Les étudiants participent aux séminaires de travail de l’équipe de recherche du Laboratoire LISIS, en particulier ceux de l'équipe de Sociologie numérique.
Le parcours offre l'opportunité aux étudiants d'affiner leur projet professionnel grâce à l'aprrentissage. Des stages alternés en laboratoire de recherche sont possibles pour ceux qui souhaitent poursuivre en doctorat.
OBJECTIFS /
- Maîtrise des méthodes des data sciences (machine learning, analyse de réseaux et analyse textuelle) appliquées à l'étude des phénomènes sociaux.
- Préparation à la recherche dans le domaine des humanités numériques
- Acquistion de connaissances méthodologiques et épistémologiques spécifiques à l'exploration des traces numériques (données du web des médias sociaux ), impliquant des savoirs pluridisciplinaires en sciences sociales, des savoir-faire (travailler avec des donnes massives de traçabilité) et la maîtrise de la programmation informatique spécifiques (scripts R et Python).
- Développer une approche critique de l'éthique des algorithmes et une connaissance historique d'internet, du web et de ses usages.
Programme / Contenu de la Formation :
- Maîtrise des méthodes des data sciences (machine learning, analyse de réseaux et analyse textuelle) appliquées à l'étude des phénomènes sociaux.
- Préparation à la recherche dans le domaine des humanités numériques
- Acquisition de connaissances méthodologiques et épistémologiques spécifiques à l'exploration des traces numériques (données du web des médias sociaux ), impliquant des savoirs pluridisciplinaires en sciences sociales, des savoir-faire (travailler avec des données massives de traçabilité) et la maîtrise de la programmation informatique spécifiques (scripts R et Python).
- Développer une approche critique de l'éthique des algorithmes et une connaissance historique d'internet, du web et de ses usages.
Les débouchés
L'objectif premier du Master est de former des data scientist spécialisés dans le domaine de l'analyse des phénomènes sociaux. Les étudiants sont tout aussi bien formés à la recherche qu'au divers métiers de l'analyse de données.