***************************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 2018-2019 (hors Campus France) sont ouvertes sur ecandidat.univ-lyon1.fr

Calendrier et modalités indiqués dans l'application
### Informations générales Le parcours M2 Data Science (mention Informatique ou Mathématiques, en fonction du profil de l'étudiant) permet d’acquérir un socle de connaissances techniques (informatique et statistiques) 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). L’accent est mis sur les grandes masses de données (Big data). Avec ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, le traitement et la visualisation des données doivent être repensés et appréhendés de façon nouvelle. Créé au sein de l’Université Lyon 1 et localisé sur le campus de la Doua, le parcours Data Science bénéficie d’une situation exceptionnelle au sein d’un écosystème regroupant un grand nombre d’acteurs économiques, de laboratoires et d'unités de recherche. ### Les enseignements dispensés : - Machine Learning, Data Mining, Modèles Graphiques Probabilistes, Graphes & Complexité, Data Visualization, Statistique Inférentielle, Modèles de Régression, Cloud Computing, Big Data Analytics. ### 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. ### Débouchés : - Data Scientist, un métier en large déficit d’ingénieurs de très « haut-niveau », aussi bien dans des start-up que dans les grands laboratoires de recherche dans l’industrie. - Doctorat au sein de l’ED math-info de l’Université Lyon 1 en rejoignant l’un des laboratoires de recherche du site ou au sein de départements R&D en entreprise (thèse CIFRE) **
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 10 septembre 2018 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).