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Master 2 Data Science et Société Numérique (D2SN)

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Nature du Diplôme délivré :

Master 2

Lieu de la Formation :

Champs-sur-Marne (77)

Modalités et date d'inscription :

Les admissions se font par l'intermédiaire de l'analyse des dossiers en commission
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

Conditions d'admissibilité (public concerné et pé-requis) :
Ce parcours de M2 s'adresse tout autant à des étudiants diplomés en Master 1 en sciences sociales (sociologie, économie, géographie, histoire, information et communication, linguistique) qu'à tout type de diplômes de niveau II en informatique ou statistique. Il est attendu des candidats une appétence certaine pour la numérique (programmation), l'analyse de données et la recherche.

Date(s) de début de la formation / des sessions :

Septembre à juin.
Rythme alternance : 3 jours / 2 jours

Durée :
Septembre à juin.
Rythme alternance : 3 jours / 2 jours

Coût de la Formation / Financement :

Gratuite
En apprentissage

Contenu, objectif et condition de validation de la formation :

Objectif pédagogique :
Le parcours Data Science et Société Numérique est le seul parcours de l’académie de Créteil à être centré sur la recherche en sciences sociales, en particulier dans le domaine des humanités numériques, avec une orientation forte vers l'usage du machine learning et de la programmation informatique qui lui est associée.

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 :
Les compétences visées sont les suivantes :

- 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 :

Débouchés du parcours Data Science et Société Numérique : Data scientist dans le secteur public ou privé, Chief data officer dans le secteur public ou privé, Poursuite en Doctorat de sciences sociales, Analyste dans le secteur du web analytics et du social listening, Analyste en institut de sondage.
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.

Effectifs de la formation :

25

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