Université Lyon 1
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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES ET TECHNOLOGIES
  • Diplôme : Master
  • Mention : Informatique
  • Parcours : M2 Data science
   
Le plus de l'université Lyon 1 :
Le parcours de Data Science offre aux étudiants une formation solide en Machine Learning (3 cours : ML1, ML2 et PGM) et en Deep Learning (1 cours).

Ses atouts :
- Un corps professoral composé d’enseignants-chercheurs du LIRIS, de l’Institut Camille Jordan et de professionnels de secteurs d’activité particulièrement concernés par le Big Data.
- Un programme en forte adéquation avec les besoins des entreprises en traitement de données massives.
 - Synergie entre le milieu scientifique et académique et le monde professionnel.
 - Des conférences professionnelles viennent compléter les enseignements dans le Master.





Propriétés Description Recrutement Description Contacts UE/Programme Et après... International Alternance
    Présentation :
Modalité de formation :
Formation diplômante
Nature de la Formation :
Diplôme national
Niveau de recrutement :
BAC+3
Niveau de sortie :
BAC+5
Durée en semestres : 4 semestres
Formation labellisée Graduate+ :
Master Graduate+ initiative DIGITBIOMED: Digital Sciences for Biology and Health
Site web pour plus d'information :
http://master-info.univ-lyon1.fr/DS/
Adresse web de candidature :
https://ecandidat.univ-lyon1.fr/
Documents à télécharger :
Export PDF des descriptifs de cette formation
Lieux de formation :
Cette formation est dispensée principalement sur le(s) site(s) suivant(s) :
  •   Villeurbanne - La Doua
Diplôme co-accrédité :
Cette formation est co-accréditée avec le(s) établissement(s) suivant(s) :
  • Université Jean Monnet Saint-Etienne
  • Ecole Centrale de Lyon
  • Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne
Langues d'enseignement :
  • FR  Français
    Secteurs disciplinaires concernés :
  • Informatique
  • Mathématiques
Date de la dernière mise-à-jour : 21/07/2024
    Description de la formation :

Le parcours M2 Data Science (mention Informatique) permet d’acquérir un socle de connaissances techniques conduisant à l’exercice opérationnel du métier de « data scientist ». Il a pour finalité de préparer les étudiants à l'exploitation et au traitement de données complexes, bruitées et hétérogènes, à l'aide de modèles d’apprentissage automatique généraux ou spécifiques aux domaines d’application visés (vision, texte, langage). Plusieurs cours Machine Learning sont proposés (ML 1 & 2, Deep Learning, Modèles Graphiques Probabilistes). En Deep Learning, l’accent est mis sur le Natural Langage Processing (NLP). Une description du parcours M2 Data Science est fournie sur le site: http://master-info.univ-lyon1.fr/ds


    Compétences attestées :
Les étudiants issus du M2 Data Science acquierent de solides compétences en Machine Learning, Deep Learning et Big Data grâce à une pédagogie performante fondée sur de nombreuses études de cas et des retours d’expérience.   
    Poursuites d'études :
- Débouchés dans tous les secteurs d'activité intéressés par les outils très récents (data mining, big data, machine learning, méthodes mathématiques en très grande dimension) du traitement des données massives:
  • marketing;
  • technologie de l'information
  • réseaux sociaux;
  • secteur industriel;
  • secteur biologique et médical.
- Possibilité de poursuivre en thèse de mathématiques appliquées.
    Modalités d'évaluation :

Les étudiants sont évalués selon plusieurs lmodalités :

- Contrôles écrits
- Projets à réaliser individuellement ou en binôme.
- Travaux pratiques notés


    Program Description : 
The M2 Data Science course (Computer science option) provides a foundation 
of technical knowledge (computer science and statistics) leading to the operational 
exercise of the profession of "data scientist". Its purpose is to prepare students for 
the exploitation and processing of complex, noisy and heterogeneous data, using 
general machine learning models or specific to the targeted application domains 
(vision, text, language).The focus is on large masses of data (Big data With these 
new orders of magnitude, the capture, storage, processing and visualization of data 
must be rethought and apprehended in a new way. A description of the M2 Data 
Science course is provided on the site: http://master- info.univ-lyon1.fr/ds

    Potential Students and Prerequisites : 
The prerequisites of a first year of a master's degree in computer science, or equivalent, are necessary. Knowledge in the following areas is preferred:

- Probabilities and statistics
- Continuous and discrete optimization
- Python development
- Numerical analysis
- Management of large databases
    Skills : 
Students from the M2 Data Science acquire solid skills in Machine Learning, 
Deep Learning and Big Data thanks to an effective pedagogy based on 
numerous case studies and feedback.
    Job opportunities : 
- Opportunities in all sectors of activity interested in very recent tools (data mining, big data, machine learning, very large mathematical methods) for the processing of massive data:

    marketing;
    information technology
    social networks;
    industrial sector;
    biological and medical sector.

- Possibility of continuing with a thesis in applied mathematics.
    Assessment : 
Students are assessed according to several methods:

- Written checks
- Projects to be carried out individually or in pairs.
- Graded practical work
    Spécificités et prérequis :
Pour le M2 Data Science, les prérequis d'une première année d'un master de mathématiques ou d'informatique, ou équivalent, sont nécessaires.
    Public concerné :
Les prérequis d'une première année d'un master d'informatique, ou équivalent, sont nécessaires. Des connaissances dans les domaines suivants sont privilégiées :
- Probabilités et statistique
- Optilmisation coninue et discrète
- Développement Python
- Analyse numérique
- Gestion de grandes bases de données
    Potential Students and Prerequisites :
The prerequisites of a first year of a master's degree in computer science, or equivalent, are necessary. Knowledge in the following areas is preferred:

- Probabilities and statistics
- Continuous and discrete optimization
- Python development
- Numerical analysis
- Management of large databases
    Responsabilité du Parcours :
AUSSEM ALEXANDRE
↳ alexandre.aussemuniv-lyon1.fr
↳ 04.72.43.44.66
ELGHAZEL HAYTHAM
↳ haytham.elghazeluniv-lyon1.fr
↳ 04.26.23.44.65
    Composante(s) de l'université responsable de cette formation :
Département - Composante d'Informatique
http://fst-informatique.univ-lyon1.fr/
    Liste des Unités d'Enseignement (UE) :
  • Année 1
  • Année 2
    Indicateurs & Statistiques :
Les enquêtes sont réalisées par le Pôle Statistique d'Appui au Pilotage de la Formation et de la Vie Etudiante :
accéder aux statistiques de toutes les formations
    L'international dans la formation :
Le M2 Data Science n'entretient pas de liens avec l'international.
    Information sur l'alternance :
Le parcours M2 Data Science n'est pas ouvert aux étudiants en alternance.
ver. 24.03.1