Master 2 Data Science et Société Numérique (D2SN)


Master UPEM (Campus Descartes) COMMUNICATION / WEB / NUMERIQUE MARKETING / INTELLIGENCE ECONOMIQUE
DURÉE DE LA FORMATION
>> 1 an
RYTHME D'ALTERNANCE
>> 3 jours Entreprise / 2 jours Formation
CANDIDATER
  • Master 2ème année
  • Centre de candidature : UFR Sciences Humaines et Sociales (SHS)
  • Domaine : Sciences humaines et sociales
  • Mention : Sciences sociales
  • Parcours : Data Science et société numérique (D2SN) (ex Etudes numériques et innovation - NUMI)

Objectifs

Le master 2 Data Sciences et Société Numérique (D2SN) est l'occasion d’acquérir en une année des compétences en programmation informatique (R et Python) et analyse de données (machine learning, science des réseaux, visualisation, analyse textuelle etc.) dans une perspective d’applications concrètes liées à des problèmes sociétaux. Les alternants acquièrent au fil de la formation une forte culture numérique (histoire et économie du web, éthiques des algorithmes etc.), une maîtrise du machine learning (clustering, analyse prédictive, text mining etc.), les bases de la programmation (R et Python) nécessaires à la collecte, la préparation, l’analyse et la visualisation des données. Les alternants savent exploiter les possibilités offertes par les big data dans l’intérêt de l’expertise humaine dans l’étude des phénomènes sociaux.

Métiers visés

Les enseignements du master conduisent aux métiers émergents de la science des données, avec une orientation particulière vers l'analyse des phénomènes sociaux et des cultures numériques.

Les principaux postes visés sont :
  • Data scientist
  • Data analyst
  • Social media analyst
  • Ingénieur analyst
Les + de la formation 

Lors du premier mois de la formation, l’enseignement s’organise autour d'un bain numérique visant une mise à niveaux en statistique et programmation (initiation accélérée à R et Python pour la data science) .

L'enseignement en data science est mutualisé avec les enseignements des élèves ingénieurs de la filière Data Science et Intelligence Artificielle à l'ESIEE (Ecole Supérieure d'ingénieurs en électronique et Informatique).

Deux data sprint au premier et second semestre sont organisés, l'un à Amsterdam dans le cadre de l’université d'hiver du Digital Method Initiative et un autre à Paris à la fin de la formation. La plupart des cours relève du travail pratique sur des jeux de données de nature variées (réseaux sociaux, corpus textuelle, données d'enquête etc.).

Conditions d'admission

D2SN est une formation destinée à valoriser les profils variés des candidats : sciences, sciences humaines et sociales et science de l'ingénieur. L'étudiant(e) doit être titulaire d'un master 1 associé à l'une des ces disciplines.

Plus de renseignements et inscriptions : cliquez ici

Responsables de formation :
Bilel BENBOUZID

Secrétariat :
Agnès NTEP
agnes.ntepu-pem.fr