Sciences et techniques
Master | Contrat d'apprentissage | Contrat de professionnalisation | RNCP 39416
Master 2 Mathématiques et Applications Parcours Mathématiques et Informatique Appliquées à la Science des Données (M2_MIASD)
PRÉSENTATION
Présentation de la formation
Le Master 2 "Mathématiques et Informatique appliquées à la Data Science" (M2 MIADS) propose un large éventail de cours d'Informatique et de Mathématiques orientés vers les domaines de l'intelligence artificielle et du big data.
Objectifs de la formation
- Développer un socle de connaissances théoriques large en sciences de la donnée, nécessaire pour suivre l'évolution rapide de ces sujets, tout en formant aux méthodes et outils d'analyse les plus récents ;
- Développer les compétences en optimisation, statistique et apprentissage statistique, mais également en informatique (bases de données, programmation, architectures big data, intelligence artificielle...
Métiers visés
- Expert en sciences des données
- Data scientist
- Data analyst
Rythme d’alternance
Globalement, 2 jours hebdomadaires en entreprise puis temps quasi complet en entreprise à partir de mi avril.
Dates de la formation et volume horaire
- 02/09/2024 > 30/09/2025 (524 heures)
- Durée : 1 an
UNIVERSITE/ECOLE
Siège Établissement
Université Paris Cité
85 boulevard Saint-Germain
75006 PARIS
Adresse administrative Composante
Faculté des Sciences - UPC
5 rue Thomas Mann
75013 PARIS
Campus principal
8 Pl. Aurélie Nemours 75013 PARIS
Accès aux personnes à mobilité réduite
ADMISSION
Conditions d’admission
Pré-requis :
Master 1 du même parcours ou formation équivalente (Master de Mathématiques avec important aspect informatique), étudiants d'écoles d'ingénieurs recherchant une spécialisation en sciences des données, souhaitant effectuer un M2 en apprentissage.
Niveau C1 de français.
Modalités de candidature
Dossier : diplômes et relevés de notes
Les candidatures se font en ligne sur le portail d'Université Paris Cité.
CONTACTS
Vos référents FORMASUP PARIS IDF
Laëtitia CHIODI
contact@formasup-paris.com
Stéphanie SILVESTRE
Pour les publics en situation de handicap : consultez nos pages dédiées Apprenants et Entreprises.
Vos contacts « École/Université »
Contact M2-MIASD apprentissage
secretariat-m2mo@math.univ-paris-diderot.fr
PROGRAMME
Direction et équipe pédagogique
Timothée BERNARD MCF – UFR de Linguistique, UPC
Giovanni BERNARDI MCF – UFR d’Informatique, UPC
Marie CANDITO MCF – UFR de Linguistique, UPC
Sylvain DELATTRE MCF – UFR de Mathématiques, UPC
Carole DELPORTE Professeur – UFR d’Informatique, UPC
Aurélie FISCHER MCF – UFR de Mathématiques, UPC
Emmanuel FUCHS PAST –Thalès & UPC
Guillaume GARRIGOS MCF – UFR de Mathématiques, UPC
Amélie GHEERBRANT MCF – UFR d’Informatique, UPC
Ilaria GIULINI MCF – UFR de Mathématiques, UPC
Fabien de MONTGOLFIER MCF – UFR d’Informatique, UPC
Sylvain PERIFEL MCF – UFR d’Informatique, UPC
Cristina SIRANGELO Professeur – UFR d’Informatique, UPC
Des professionnels sont aussi appelés à intervenir dans le Master 2.
Programme détaillé de la formation
- Fondamentaux mathématiques
- Fondamentaux informatiques
- Anglais
- Méthodologies et professionnalisation
- Mathématiques
- Traitement de la langue naturelle
- informatiques
- Evaluation
Modalités pédagogiques
Cours magistraux, travaux dirigés, ateliers de méthodologie.
Contrôle des connaissances
Rendu de travaux, mise en situation, évaluation de projet, etc.
Diplôme délivré
Diplôme de Master. Domaine Sciences, Technologies, Santé ; Mention Mathématiques et applications ; Parcours Mathématiques et Applications Parcours Mathématiques et Informatique Appliquées à la Science des Données.
Diplôme national de niveau 7 du Ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche, délivré par l'Université de Paris Cité.
COMPÉTENCES
- Extraction et structuration des données
- Élaboration des algorithmes d’intelligence artificielle
- Industrialisation des modèles d’intelligence artificielle dans les applications
- Compréhension des problématiques métiers, et leur traduction analytique, communication des résultats et solutions avec les équipes métiers.
- Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation des données.
Usages avancés et spécialisés des outils numériques
- - Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention.
- - Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine.
Développement et intégration de savoirs hautement spécialisés
- - Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale. - Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines.
- - Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines. - Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux.
- - Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation.
Communication spécialisée pour le transfert de connaissances
- - Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation.
- - Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère.
Appui à la transformation en contexte professionnel
- - Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles. - Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe.
- - Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif.
- - Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité. - Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.