Master 2 Data Science et Société Numérique (D2SN)

Objectif de la formation

Le Master D2SN forme des spécialistes en Data Science, alliant compétences en analyse de données, intelligence artificielle et informatique, pour répondre aux enjeux du numérique.

La formation a pour objectif de permettre aux étudiants de comprendre, de traiter et d’exploiter des données afin de produire des analyses utiles à la prise de décision. Elle les prépare à intervenir sur des problématiques nécessitant la modélisation de données, le développement d’algorithmes d’intelligence artificielle et la mise en œuvre de méthodes d’analyse prédictive.

Grâce à son positionnement dans le domaine des sciences humaines et sociales, le parcours Data Science et Société Numérique permet également d’inscrire les compétences techniques dans une compréhension plus large des transformations numériques. Cette approche multidisciplinaire aide les étudiants à appréhender les usages, les impacts et les enjeux associés à l’exploitation des données et au développement de l’intelligence artificielle.

La présence d’intervenants professionnels et l’organisation en alternance permettent de rapprocher les enseignements des besoins des entreprises et des organisations confrontées à des volumes croissants de données.

Les plus de la formation

• Une formation en alternance.
• Une approche multidisciplinaire.
• Des intervenants professionnels.
• Un rythme permettant d’alterner régulièrement les enseignements et les missions en entreprise.
• Une formation associant analyse de données, intelligence artificielle et informatique.
• Une mise en application des compétences à travers des problématiques professionnelles concrètes.

Compétences visées

À l’issue du Master 2 Data Science et Société Numérique, les étudiants développent notamment des compétences en :

• Modélisation de données.
• Développement d’algorithmes d’intelligence artificielle.
• Analyse prédictive.
• Analyse et traitement de données massives.
• Conception d’outils fondés sur l’intelligence artificielle.
• Mobilisation de méthodes informatiques appliquées aux données.
• Interprétation des résultats issus de l’analyse de données.
• Mise en œuvre de solutions répondant aux enjeux du numérique.

Métiers visés

Les diplômés peuvent accéder aux métiers suivants :

• Data Scientist.
• Ingénieur en intelligence artificielle.
• Analyste en big data.

Ces professionnels peuvent être amenés à analyser d’importants volumes de données, à développer des modèles prédictifs et à concevoir des outils mobilisant l’intelligence artificielle. Les missions exercées peuvent varier selon le secteur d’activité, la nature des données traitées et les besoins de la structure employeuse.

Insertion professionnelle

Les secteurs et structures ciblés incluent :

• Les grands groupes technologiques.
• Les startups innovantes.
• Les cabinets de conseil.

La formation en alternance favorise l’employabilité directe des diplômés en leur permettant d’acquérir une expérience professionnelle parallèlement à leur année de Master 2. Ils peuvent ainsi se familiariser avec les méthodes, les outils et les contraintes liés à la Data Science, à l’intelligence artificielle et à l’analyse de données massives.

Les compétences développées répondent aux besoins des organisations qui souhaitent exploiter leurs données, automatiser certaines analyses, améliorer leurs outils numériques ou développer des solutions prédictives.

Poursuite d'études

Après l’obtention du Master 2 Data Science et Société Numérique, les diplômés peuvent envisager :

• Un doctorat en sciences des données.
• Une spécialisation en intelligence artificielle.

La poursuite en doctorat peut permettre d’approfondir une problématique de recherche liée à la Data Science, à l’intelligence artificielle, aux méthodes d’analyse ou aux transformations de la société numérique.

Exemples de mission alternance

Pendant son alternance, l’apprenti pourra notamment participer aux missions suivantes :

• Développer des algorithmes prédictifs.
• Préparer et structurer les données nécessaires à la conception d’un modèle.
• Réaliser des analyses de données massives.
• Identifier des tendances ou des relations à partir des données étudiées.
• Concevoir des outils d’intelligence artificielle.
• Participer à la modélisation de données.
• Tester et analyser les résultats produits par des algorithmes.
• Contribuer à des projets associant informatique, données et intelligence artificielle.

Les missions confiées dépendent de l’activité de l’entreprise d’accueil, de ses projets et des problématiques de données qu’elle rencontre.

Conditions d'admission

L’accès au Master 2 Data Science et Société Numérique est ouvert aux candidats titulaires d’un Bac+3 en informatique, en mathématiques ou d’un diplôme équivalent.

La sélection s’effectue sur dossier. Celui-ci permet d’étudier le parcours universitaire du candidat, ses compétences, ainsi que la cohérence de son projet avec les objectifs de la formation.

Modalités d'obtentions du diplôme

L’obtention du diplôme repose sur la validation des unités d’enseignement, la réalisation des missions en entreprise et la soutenance d’un mémoire.

Les unités d’enseignement permettent d’évaluer l’acquisition des connaissances et des compétences attendues dans les domaines de la Data Science, de l’analyse de données, de l’intelligence artificielle et de l’informatique.

Les missions en entreprise permettent à l’étudiant de mobiliser ces compétences dans un contexte professionnel. La soutenance du mémoire vient compléter l’évaluation en permettant d’approfondir et de présenter une problématique en lien avec la formation ou l’expérience en alternance.

L’alternance est obligatoire.

Coût de la formation

Formation en apprentissage gratuite pour les apprenants.

Nous contacter pour toute autre situation.

Frais de CVEC : restant à la charge de l’apprenant 105€ TTC – https://cvec.etudiant.gouv.fr/

* CVEC : Contribution à la Vie Étudiante et Citoyenne.