***************************PARAMETRES*************************** IDFORMATION = 1237 IDMENTION = 52 URL-DPT = http://fst-informatique.univ-lyon1.fr RUBRIQUE-NEWS = 1342529038915 ADE-ID = @ds ACRONYME = M2 : Data Science (DS) DESCRIPTION = Le département informatique de l'Université Claude Bernard Lyon 1 propose un master Informatique spécialisé dans le domaine des Data Sciences TITRE-LONG = Master 2 informatique : Data Science (DS) - Université Claude Bernard Lyon 1 KEYWORDS = formation,informatique,Master,Lyon1,UCBL,FST,diplôme,M2,recherche,Professionnel,machine learning,Data Mining,Data Science,Big Data,BI THEME = *****************************ENTETE***************************** ## Master 2 Data Science ******************************MENU****************************** #### Formation [Généralités][intro] [Contenu (UEs)][ues] [Stage][stage] [Partenaires][partenaires] [Contacts][nom9] #### Année en cours [Actualités][actus] [Planning][planning] #### Futurs étudiants [Dépôt de candidature](http://fst-informatique.univ-lyon1.fr/formation/candidatures/) [Prérequis][conseils] #### Le lieu [Environnement de travail][environnement] #### Plaquette [Plaquette de présentation](http://master-info.univ-lyon1.fr/documents/2016-10-13-FST-INFO-Livret-OffreDeFormation-DS.pdf) ******************************PAGE******************************

Les inscriptions 2017-2018 (hors Campus France) sont ouvertes sur ecandidat.univ-lyon1.fr

Calendrier et modalités indiqués dans l'application
### Informations générales Le nouveau parcours M2 Data Science ouvre en deux mentions distinctes : Informatique et Mathématiques Appliquées. Ce site s'adresse aux étudiants souhaitant s'inscrire dans la mention Informatique. Le parcours **Data Science mention Informatique** permettra d’acquérir un socle de connaissances techniques (informatique et machine-learning) et business conduisant à l’exercice opérationnel du métier de « data scientist » que l’on traduit communément par «Spécialiste des données». L’accent sera mis sur le big data, parfois appelé données massives, qui évoque des données tellement volumineuses qu'elles en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de bases de données ou de gestion de l'information. Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Les perspectives du traitement des big data sont énormes et pour partie encore insoupçonnées ; on évoque souvent de nouvelles possibilités en termes d'exploration de l'information diffusée par les médias, de connaissance et d'évaluation, d'analyse tendancielle et prospective et de gestion des risques (commerciaux, assuranciels, industriels, naturels) mais aussi en termes de génomique, pour la médecine (compréhension du fonctionnement du cerveau, épidémiologie...), la météorologie et l'adaptation aux changements climatiques, la gestion de réseaux énergétiques, l'écologie ou encore la sécurité et la lutte contre la criminalité. Le big data peut aider les entreprises à réduire les risques et faciliter la prise de décision, ou créer la différence grâce à l'analyse prédictive et une « expérience client » plus personnalisée et contextualisée. Selon les experts des grandes institutions ainsi que des spécialistes sur le terrain des technologies ou des usages, le phénomène du big data s’annonce comme l'un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020 et en ont fait une de leurs nouvelles priorités de recherche et développement. C’est également l’une des sept ambitions stratégiques de la France déterminée par la Commission Innovation : “une réaction rapide pour développer des filières formation spécialisées en France est attendue”. ### Les atouts de ce parcours
  • Une pédagogie performante fondée sur de nombreuses études de cas et des retours d’expérience.
  • 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.
  • Certains cours en anglais.
### Débouchés
  • Data Scientist, un métier en large déficit d’ingénieurs de très « haut-niveau ».
  • Ingénieur R&D dans ce domaine d’innovations aussi bien dans des start-up que dans les grands laboratoires de recherche dans l’industrie.
  • Doctorat (Université, CNRS, INRIA, INSERM, Orange, Alcatel, Thales, etc.) .
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Le Master Data Science, une formation d'excellence vers les métiers de demain
** ******************************PAGE****************************** ### Contenu de la formation La [première année](http://master-info.univ-lyon1.fr/M1/) du master mention Informatique est commune avec d'autres spécialités: [Voir le descriptif du master informatique](http://fst-informatique.univ-lyon1.fr/formation/masters/) La seconde année du parcours DS contient les unités d'enseignement suivantes :
  • DS1 - Graphes, Complexité, Combinatoire, 3 ECTS
  • DS2 - Data Visualization, 3 ECTS
  • DS3 – Big Data Analytics, 3 ECTS
  • DS4 - Cloud Computing, 3 ECTS
  • DS5 - Statistique Inférentielle, 3 ECTS
  • DS6 - Modèles de Régression, 3 ECTS
  • DS7 - Modèles Graphiques Probabilistes, 3 ECTS
  • DS8 - Data Mining, 3 ECTS
  • DS9 - Machine Learning, 3 ECTS
  • DS10 - Fondamentaux Mathématiques pour les Data Science, 3 ECTS

******************************PAGE****************************** ### Stage Les stages sont effectués en entreprise ou dans un laboratoire de recherche et sont d'une durée entre 5 et 6 mois. Le stage est validé par la rédaction d'un mémoire d'une trentaine de pages, avec un résumé conséquent en anglais, soutenu devant un jury compétent. ******************************PAGE****************************** ### Partenaires socio-économiques ******************************PAGE****************************** ### Contacts **Responsable :** Alexandre Aussem (alexandre.aussem@univ-lyon1.fr) **Co-Responsable :** Haytham Elghazel (haytham.elghazel@univ-lyon1.fr) **Contact scolarité :** departement informatique Scolarite (scolarite.informatique@univ-lyon1.fr) ******************************PAGE****************************** ### Actualités La rentrée aura lieu le Lundi 12 septembre 2016 à 10h dans le bâtiment Nautibus. ******************************PAGE****************************** ### Planning Emploi du temps de la semaine: &ADEVIEW() &ADELINK(Parcourir l'emploi du temps,PianoParcours) ******************************PAGE****************************** ### Prérequis Il est conseillé d'avoir une bonne connaissance des : - Mathématiques et Statistique - Bases de données avancées - Analyse de données - Programmation en Pyhton ou R Pour les étudiants en M1 au département d'informatique, les options suivantes sont recommandées pour suivre le parcours DS : - **M1if26** : Modélisation Statistique et Aide à la Décision - **M1if27** : Evaluation des Performances & Simulation - **M1if33** : Théorie des Jeux - **M1if37** : Bases de Données Réparties & Déductives ******************************PAGE****************************** ### Environnement de travail Les enseignements (Cours, TD et TP) se déroulent au [bâtiment Nautibus (Lyon 1)](http://fst-informatique.univ-lyon1.fr/departement/acces-et-plans/) ainsi qu'au [bâtiment Braconnier (Lyon 1)](http://math.univ-lyon1.fr/divers/?option=acces). Les étudiants on accès libre aux salles de TP (plus de 150 ordinateurs).