Master 2 Data Science et Société Numérique (D2SN)

Coordonnées de la formation

Adresse : Champs sur Marne - Campus Descartes (RER A Noisy Champs)

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

Le master 2 D2SN (ex NUMI) est une formation destinée à valoriser les profils variés des candidats : sciences, sciences humaines et sociales et science de l'ingénieur. L'étudiant(e) doit être titulaire d'un master 1 associé à l'une des ces disciplines.

Modalités et date d'inscription

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

Dates de candidatures :
1ere session : du 04/02 au 28/06
2e session : 30/06 au 06/09

https://candidatures.u-pem.fr/ecandidat

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

Septembre/Octobre.
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 :

Les + de la formation :

Lors du premier mois de la formation, l’enseignement s’organise autour d'un bain numérique visant une mise à niveaux en statistique et programmation (initiation accélérée à R et Python pour la data science).

L'enseignement en data science est mutualisé avec les enseignements des élèves ingénieurs de la filière Data Science et Intelligence Artificielle à l'ESIEE (Ecole Supérieure d'ingénieurs en électronique et Informatique).

Deux data sprint au premier et second semestre sont organisés, l'un à Amsterdam dans le cadre de l’université d'hiver du Digital Method Initiative et un autre à Paris à la fin de la formation. La plupart des cours relève du travail pratique sur des jeux de données de nature variées (réseaux sociaux, corpus textuelle, données d'enquête).

Les débouchés

Métiers visés
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 principaux postes visés sont :
Data scientist
Data analyst
Social media analyst
Ingénieur analyst

Effectifs de la formation

25
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Organisation d'un bain numérique pendant 15 jours par M Bilel.

 
 
 
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