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 : Agnès Ntep

Téléphone : 01 60 95 71 79

E-mail : Agnes.Ntep@u-pem.fr

Nature du Diplôme délivré

Master 2

Lieu de la Formation

Champs-sur-Marne (77)

Conditions d'Admissibilité

D2SN est une formation destinée à valoriser les profils variés des candidats : sciences, sciences humaines et sociales et science de l'ingénieur. L'étudiante (e) doit être titulaire d'un master 1 associé à l'une des ces disciplines.

Modalités et date d'inscription

L'admission à la formation se réalise en deux temps. Premier temps : dépôt d'une candidature électronique (CV, lettre de motivation) à partir du mois d'avril 2020 et sélection des candidats auditionnés par le conseil pédagogique. Second temps : sélection des candidats retenus après audition (juin 2020).

http://www.u-pem.fr/formations/loffre-de-formations/masters/domaine-sciences-humaines-et-sociales/mention-sciences-sociales/master-etudes-numeriques-et-innovation/

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

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

Durée

1 an

Coût de la Formation

Gratuite
En apprentissage

Objectif pédagogique

Le master 2 Data Sciences et Société Numérique (D2SN) est l'occasion d’acquérir en une année des compétences en programmation informatique (R et Python) et analyse de données (machine learning, science des réseaux, visualisation, analyse textuelle etc.) dans une perspective d’applications concrètes liées à des problèmes sociétaux. Les alternants acquièrent au fil de la formation une forte culture numérique (histoire et économie du web, éthiques des algorithmes etc.), une maîtrise du machine learning (clustering, analyse prédictive, text mining etc.), les bases de la programmation (R et Python) nécessaires à la collecte, la préparation, l’analyse et la visualisation des données. Les alternants savent exploiter les possibilités offertes par les big data dans l’intérêt de l’expertise humaine dans l’étude des phénomènes sociaux.

Programme / Contenu de la Formation :

En sciences sociales, les analystes ont désormais accès à des ensembles de données d'une portée et d'une complexité inégalées. Gouvernements, entreprises privées et laboratoires de recherche sont équipés de technologies numériques qui rendent possible la collecte et le stockage de ces données massives et hétérogènes. Pour explorer ces données, les méthodes associées aux data sciences et à l’intelligence artificielle sont de plus en plus mobilisées en sciences sociales.

Le master 2 Data Sciences et Société Numérique (D2SN) est l'occasion d’acquérir en une année des compétences en programmation informatique (R et Python) et analyse de données (machine learning, science des réseaux, visualisation, analyse textuelle etc.) dans une perspective d’applications concrètes liées à des problèmes sociétaux.

Si vous êtes intéressés par les méthodes dites « computationnelles » (programmation et statistiques), vous aurez l'occasion tout au long de la formation d’apprendre à manipuler les outils numériques pour saisir la complexité des mondes sociaux. En sachant collecter, nettoyer, enrichir et modéliser des jeux de données, vous saurez apporter des contributions nouvelles à la compréhension de la société.

La formation met un accent particulier sur plusieurs types de données : traces des médias sociaux numériques et des différentes applications web (Twitter, Youtube, Spotify etc.) ; les textes ou données incluses ou associées à la production des savoirs (Web of science, bases brevets, etc.) ; les données publiques de l'Open Data; et les différents type de données d'enquêtes.

La formation permet de manière transversale d'acquérir une culture numérique approfondie: histoire de l'internet, sociologie numérique, sociologie des mondes numériques, éthique des algorithmes de l'intelligence artificielle.

LES PLUS DE LA FORMATION :

La formation D2SN fait partie des rares formations en France qui mobilisent les data sciences dans la perspective de mieux saisir la complexité des mondes sociaux.

Près de la moitié des enseignements sont mutualisés avec ceux des élèves ingénieurs de la filière Data Science et Intelligence Artificielle à l'ESIEE.

La formation bénéficie de nombreuses ressources numériques développées par les enseignants chercheurs et les professionnels qui interviennent dans la formation. L'étudiant pourra participer au voyage d'étude annuel au Digital Method Initiative (DMI) à l'Université d'Amsterdam à l'occasion duquel il participe à un data sprint pendant une semaine.

Les débouchés

Les enseignements du master conduisent aux métiers émergents de la science des données, avec une orientation particulière vers l'analyse des phénomènes sociaux et des cultures numériques. Les fonctions occupées par les diplômés sont variés: data scientist, data analyste, social media analyste, ingénieur analyste. La formation permet aussi aux étudiants qui le souhaitent de poursuivre vers un parcours en thèse en sciences sociales.

Effectifs de la formation

25
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