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Master Mathématiques appliquées, statistiqueParcours type : Data science (DS)

Sélection en master 1

Objectifs

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Le parcours Data Science forme des étudiants à prendre en main et gérer des données, les visualiser et les analyser. Les étudiantes et les étudiants auront une formation en mathématiques appliquées (probabilité, optimisation, traitement du signal et de l’image,…), en statistique et en informatique (machine learning, bases de données, programmation). Les connaissances scientifiques et techniques acquises dans ce parcours leur permettront de mener à bien une analyse de données avec des méthodes modernes, mais aussi de concevoir et analyser des outils statistiques et informatiques de prédiction, ou d’aide à la décision, de mettre en œuvre des innovations et de gérer des projets au sein d’une entreprise.

À l’issue de cette formation, les diplômés de ce parcours sont principalement destinés à occuper des postes de Data Scientist, ou des postes de niveau ingénieur en statistique, en traitement du signal et de l’image ou en machine learning.

Ce parcours fournit également une initiation à la recherche et permet la poursuite d’études en doctorat.

Formation et recherche

Le parcours Data Science est une formation scientifique et technique pluridisciplinaire moderne, conjuguant les disciplines des mathématiques, de la statistique, du traitement du signal et de l’image et de l’informatique pour comprendre et analyser des données. Il a une double finalité, d’initiation à la recherche et de professionnalisation des étudiants. Il est porté par une jeune équipe enseignante, dynamique et à l’écoute de l’étudiant, composée de professionnels et de membres de deux unités de recherche : l’Institut de Mathématiques de Marseille (I2M), et le Laboratoire d’Informatique et Système (LIS).

Pré-requis obligatoires

Pour l’entrée en M1, les prérequis correspondent aux compétences acquises dans une licence scientifique à fort contenu mathématique (licence de mathématiques, licence d’informatique / parcours mathématiques et informatique, licence MIASHS, licence MPCI, licence Sciences et Humanités,…).

Régimes d'inscription

Cette formation est accessible en

Formation initiale
Formation continue
Formation en alternance

En deuxième année uniquement.

Formation en contrat de professionnalisation

En deuxième année uniquement.

Compétences visées

  • Construire un modèle explicatif ou prédictif, grâce à l’analyse de données, en s’appuyant sur une méthodologie mathématique et statistique.
  • Concevoir, programmer et mettre en œuvre une méthode numérique, de traitement et d’analyse de données, en utilisant les logiciels de statistique et de calcul scientifique. Évaluer son efficacité.
  • Concevoir, programmer et mettre en œuvre des outils statistiques d’aide à la décision
  • Organiser et visualiser un jeu de données complexes, éventuellement massives, pour décrire un jeu de données et représenter l’information qu’il contient
  • Conduire une analyse de données

Métiers visés

Codes ROME :

Spécialités de formation (code NSF) :

  • 114b : Modèles mathématiques ; Informatique mathématique
  • 114c : Mathématiques de la physique, de la chimie, de la biologie
  • 114g : Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé

Stages et projets encadrés

Un mémoire en M1, et des projets tutorés donnent une ouverture, y compris vers la recherche. Deux stages (2 mois en M1 et 4 à 6 mois en M2) sont prévus.

Volume des enseignements

  • Cours magistraux : 285 heures
  • Travaux dirigés : 335 heures
  • Travaux pratiques : 110 heures
  • Stage : 32 semaines

Modalités pédagogiques particulières

Hormis les modalités universitaires classiques (cours magistral, travaux dirigés, examen), ce parcours propose de nombreux travaux dirigés et travaux pratiques sur l’ordinateur, afin d’apprendre à manipuler et visualiser des données, programmer et mettre en œuvre des méthodes d’analyse. Un mémoire en M1, et des projets tutorés donnent une ouverture, y compris vers la recherche. Deux stages (2 mois en M1 et 4 à 6 mois en M2) sont prévus.

Année 1 Data Science (DS) Semestre 1 Data Science (DS)

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Année 1 Data Science (DS) Semestre 2 Data Science (DS)

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Année 2 Data Science (DS) Semestre 3 Data Science (DS)

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Année 2 Data Science (DS) Semestre 4 Data Science (DS)

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Informations diverses

Secrétariat pédagogique :

  • Fabienne PICOLET NAGHIZ, courriel : fabienne.picolet@univ-amu.fr , tél. : 04 13 55 05 71, Aix-Marseille Université – St Charles – 3 place Victor Hugo – 13331 Marseille CEDEX 3