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la faculté des sciences et technologies

MASTER SCIENCE DES DONNÉES

Parcours Data science

Choisissez un autre parcours:

  • Parcours Data science
  • Durée: 4 semestre(s)
  • Accessible en: Formation initiale , Formation continue
  • Langue(s) d'enseignement: Anglais
  • Niveau de diplôme requis à l'entrée: BAC+3
  • Niveau de diplôme validé à la sortie: BAC+5
  • N°RNCP: RNCP38739
  • Campus: Site Cité Scientifique - Villeneuve d'Ascq
  • 20240419

Objectifs de la formation

Le master science des données offre un programme d'études théoriques et pratiques de haut niveau de 2 ans dans le nouveau domaine de la science des données. Il comprend un ensemble de cours, de séances de laboratoire, de projets de recherche et de stages. Cette formation vous donnera des bases solides en mathématiques (statistiques, probabilités, optimisation), en informatique (algorithmes, complexité, bases de données) l’accent étant mis sur l'apprentissage statistique et les disciplines connexes (traitement du signal et des images, graphes et réseaux…)
Au cours de cette formation, plusieurs stages sont à réaliser chaque année dans des départements R&D ou dans des laboratoires de recherche académique.

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This master program provides a high level theoretical and practical 2 year curriculum in the new and trendy domain of data science. It includes an ensemble of courses, lab sessions, research projects and internships.
The master of Data science will give you solid foundations in Mathematics (statistics, probability, optimization), computer science (algorithms, complexity, databases) as a basis for a very high knowledge on machine learning and applications (signal and image processing, graphs & networks...).
Students will spend several months on internships every year. Internships will take place in R&D departments or in academic research labs. They are part of this 2 year program.

Plus d'informations / More information :
https://sciences-technologies.univ-lille.fr/informatique/formation/master-data-science
https://www.univ-lille.fr/formations/fr-00020709.html

Spécificités de la formation

  • Ce master est soutenu par l'Université de Lille (3 départements de formation de la faculté des sciences et technologies : informatique, mathématiques, électrotechnique - énergie électrique - automatique) ainsi que 2 écoles d'ingénieurs de renom (Grandes Ecoles): Centrale Lille et IMT Lille-Douai

  • Lille est un lieu exceptionnel pour étudier le Machine Learning grâce à ses grandes équipes de recherche dans le domaine (Magnet, Sequel, Sigma, Modal entre autres). Des cours de haut niveau, des séminaires internationaux et des conférences de chercheurs/chercheuses vous donneront l'opportunité d'apprendre la recherche en faisant de la recherche et de vous préparer à une belle carrière dans les départements de R&D ou dans les laboratoires de recherche universitaires

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  • This master program is supported by the University of Lille (3 Departments: computer science, mathematics, electrical engineering) as well as 2 renowned engineering schools (Grandes Ecoles): Centrale Lille and IMT Lille-Douai.

  • Lille is an exceptional place to study Machine Learning thanks to its major research teams in the domain (Magnet, Sequel, Sigma, Modal among many others). High level courses, international seminars and lectures by researchers will give you the opportunity to learn research by doing research and get prepared for a great carreer in R&D departments or in academic research labs.

Compétences visées

  • Haut niveau scientifique en science des données et intelligence artificielle, avec une très bonne culture de l’apprentissage machine (machine learning), et des fondements mathématiques (optimisation, probabilités, statistique) et informatiques (implémentation efficace des algorithmes) ;
  • Aptitude aux activités de recherche et/ou développement en laboratoire ou dans l’industrie ;
  • Conception et mise en oeuvre de méthodes en science des données.

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  • High level of knowledge and know-how in data science and artificial intelligence, with a very good culture of machine learning, and mathematical foundations (optimization, probability, statistics) and computer science (efficient implementation of algorithms);
  • Aptitude for research and / or development activities in the laboratory or in industry;
  • Design and implementation of data science methods.

Modalités d'admission/ Conditions d'accès

EN MASTER 1

L'admission en première année de master est subordonnée à l'examen du dossier du candidat / de la candidate selon les modalités suivantes :

Formation ouverte au recrutement : Oui

Ouverture au recrutement sur Etudes en France : Oui

Commentaire :

Enseigné en anglais

Capacité d'accueil : 24 places

Langues vivantes enseignées :

  • Anglais
  • FLE

Mentions de licence conseillée :

  • Informatique
  • Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales
  • Mathématiques

Campagne de recrutement national:

  • Dépôt des candidature du 26/02/24 au 24/03/24 inclus / Phase principale d'admission : du 04 au 24/06/24
  • Phase complémentaire ouverte à tous les candidat·es qui n’auront pas accepté définitivement une proposition pendant la phase principale : du 25 au 30/06/24
  • Phase d'admission définitive du 15/07 au 31/07/24

Modalités de candidature :

  • Dossier
  • Entretien

Attendus :

  • Attester d'un très bon niveau en L3 mathématiques, L3 mathématiques informatique, L3 informatique, éventuellement L3 MIASHS à fort contenu mathématique, ou en école d'ingénieur bac+4  à fort contenu mathématiques informatique.
  • Attester d'un bon niveau d’anglais B2 minimum car la formation intégralement dispensée en anglais

Critères d'examen du dossier:

  • Un dossier détaillé du cursus suivi par le candidat permettant notamment d'apprécier les objectifs et les compétences visées par la formation antérieure.
  • Relevés de notes, diplômes permettant d'apprécier la nature et le niveau des études suivies.
  • Un curriculum vitae.
  • Une lettre de motivation exposant le projet professionnel.
  • Une lettre de recommandation et une, des attestation(s) d'emploi ou de stage
  • Examen des dossiers, entretien.
  • Liste principale et liste d'attente.

Pièces spécifiques :

Le cas échéant des lettres de recommandation

Taux de pression à l’entrée dans la formation (?) : 0.00%

Déposez votre candidature en suivant ce lien https://monmaster.gouv.fr

EN MASTER 2

L’accès est de droit en master 2 pour les étudiant·e·s ayant validé le master 1 correspondant à l'université de Lille.
Les candidat·e·s issu·e·s d'une autre mention, d'un autre parcours de la mention ou d'un autre établissement d'enseignement supérieur doivent formuler une demande d'intégration selon les modalités suivantes :

Formation ouverte au recrutement : Oui

Ouverture au recrutement sur Etudes en France : Non

Commentaire :

Enseignement en anglais

Capacité d'accueil : 15 places

Langues vivantes enseignées :

  • Anglais
  • FLE

Campagne de recrutement principale:
  • Date d’ouverture du recrutement : 20240422
  • Date de fermeture : 20240520
  • Date publication des résultats : 20240620

Déposez votre candidature sur la plateforme Ecandidat de l'université de Lille https://ecandidat.univ-lille.fr

Modalités d’examen des dossiers basées sur les pièces suivantes :

La lettre de demande d'intégration présentant le projet professionnel et personnel de recherche.
Les relevés de notes du Master1 (qui pourront être complétés au besoin par le programme détaillé des UE).

Attendus :

Attester d'un très bon niveau en mathématique, informatique et apprentissage statistique, au moins équivalent à celui de sortie de notre M1 Data Science.
Fournir des lettres de recommandation 
Attester d'un bon niveau d'anglais B2 minimum
Fournir les relevés de notes qui pourront être complétés autant que possible par le programme détaillé des UE

Organisation de la formation

Le master science des données est dispensé intégralement en anglais (niveau de langue B2 minimum exigé). Il est organisé autour de blocs de connaissances et de compétences (BCC) :

Master 1 :

  • BCC1 : Notions essentielles en mathématiques et informatique
  • BCC2 : Fondements mathématiques et informatiques de la science des données
  • BCC3 : Apprentissage statistique, apprentissage automatique
  • BCC4 : Projet de l'étudiant

Master 2 :

  • BCC1: Fondements de la science des données
  • BCC2: Apprentissage machine par la pratique
  • BCC3: Projet de l’étudiant
  • BCC4: Pratique des métiers de la recherche
  • BCC5: Projet et immersion professionnelle

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All lessons and training courses are taught in English. The master is organized around blocks of knowledge and skills (BKS) :
Master 1 :

  • BKS1 : Fundamental notions for data science
  • BKS2 : Machine learning, statistical learning
  • BKS3 : Professional environment for research
  • BKS4 : Internship

Master 2 :

  • BKS1 : Refresher for students from another background
  • BKS2 : Foundations of data science
  • BKS3 : Foreign language
  • BKS4 : Research in practice
  • BKS5 : Internship and memoir

Programme

UE Refresher in maths & computer science 3 crédit(s)
UE 1 Mathematics for data science 9 crédit(s)
UE 2 Computer science 6 crédit(s)
UE 1 Machine learning 1 3 crédit(s)
UE 2 Machine learning 2 3 crédit(s)
UE 1 Ethics and laws 3 crédit(s)
UE 2 Language ou FLE 3 crédit(s)
UE 1 Probability and statistics 6 crédit(s)
UE 2 Numerical analysis, algorithms and complexity 6 crédit(s)
UE 1 Statistical learning and signal processing 6 crédit(s)
UE 2 Deep learning and data challenge 6 crédit(s)
UE 1 Data science and its environment 3 crédit(s)
UE 2 Internship 3 crédit(s)
UE 1 Refreshers 3 crédit(s)
UE 2 Theoretical foundations of machine learning 6 crédit(s)
UE 3 Algorithmics & Data Bases 6 crédit(s)
UE 1 Machine learning in practice 12 crédit(s)
UE 1 Language 3 crédit(s)
UE 1 Ethique et droit du numérique 3 crédit(s)
UE 2 Student Project : Research in practice 3 crédit(s)
UE 1 Préparer son projet professionnel 6 crédit(s)
UE 2 Internship and memoir 18 crédit(s)

Insertion professionnelle

Ce master prépare aux métiers de la science des données, notamment data scientist. Tourné vers la recherche, il donne la possibilité aux étudiant·e·s qui le souhaitent de poursuivre leur cursus en doctorat.

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This master is a perfect program to make you an excellent data scientist. Oriented toward academic research as well as research and development in companies, it gives the possibility to students to pursue a PhD program

FACULTE DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES


Université de Lille I Campus Cité scientifique
1er étage - Bât. faculté des sciences et technologies
59655 Villeneuve-d'Ascq
https://sciences-technologies.univ-lille.fr/

DEPARTEMENT INFORMATIQUE


Université de Lille I Campus Cité scientifique

Responsable Parcours


BILASCO Ioan-Marius

Secrétariat Pédagogique


BROUCKE Elodie
+33 (0)3 20 43 44 94

Responsable Mention


CHAINAIS Pierre

Responsable 1ere année


GOUBET Olivier

Responsable 1ere année


TIRILLY Pierre