7 (Master, titre ingénieur...) Alternance

SCIENCE DES DONNEES (MASTER)

Saint-Étienne-du-Rouvray, Seine-Maritime, Normandie

Business En apprentissage Apprentissage

À propos de cette formation

Le Master en Science des Données proposé par l'Université de Rouen-Normandie, située à Saint-Étienne-du-Rouvray en Normandie, te prépare à devenir un spécialiste des données, un domaine en pleine expansion. Ce programme te permet d'acquérir des compétences pointues en analyse de données, modélisation et développement d'algorithmes, dans un environnement dynamique et proche des entreprises.

Au cours de ta formation, tu apprendras à manipuler des bases de données, à garantir leur qualité et à extraire des informations essentielles pour la prise de décision. Tu seras formé à utiliser des outils numériques avancés et à développer des solutions innovantes pour résoudre des problématiques complexes. Les compétences que tu développeras seront appliquées à des cas concrets, te permettant d'être opérationnel dès la sortie de l'école.

Cette formation s'adresse aux étudiants passionnés par les nouvelles technologies et désireux de comprendre les enjeux liés aux données dans divers secteurs. Que tu sois déjà familier avec l'informatique ou que tu souhaites te reconvertir, le master est conçu pour t'apporter le savoir-faire nécessaire afin de réussir dans ce domaine.

Conseils de candidature

Le Master en Science des Données est assez sélectif, il est donc crucial de bien préparer ta candidature. Assure-toi de mettre en avant tes compétences en mathématiques et en informatique, ainsi que toute expérience en analyse de données. Une bonne maîtrise des outils de programmation (comme Python ou R) sera un atout.

Pour maximiser tes chances, n'hésite pas à te renseigner sur les projets menés par l'université et à montrer ta motivation pour les thématiques de la data science. Une lettre de motivation bien structurée et des recommandations peuvent également faire la différence.

Débouchés et insertion

À l'issue de ce Master, plusieurs débouchés s'offrent à toi dans le secteur porteur de la data science. Tu pourras travailler comme data analyst, data scientist ou ingénieur big data, des postes recherchés dans des entreprises de divers secteurs, allant de la finance à la santé.

Le marché local est dynamique avec un taux d'embauche avoisinant les 90% pour les diplômés de ce master, et les salaires d'entrée peuvent atteindre 35 000 à 45 000 euros par an, selon ton expérience et l'entreprise. En Normandie, la présence d'entreprises tech et de start-ups renforce les opportunités d'emploi.

Spécialités et parcours

M1403M1810M1805

Compétences visées

Activités visées

L’activité principale du spécialiste en science des données (data scientist) est l’exploitation automatique de données multiples selon une fonction objectif ou des critères de performance qu'il définit au préalable. Il s'agit aussi bien de la préparation des données, de la modélisation du problème que de l’étape d’inférence des informations utiles à estimer à partir des données. Pour cela, il organise, étudie et synthétise tout ou partie des données pour en extraire des informations utiles à la découverte scientifique en recherche ou à la stratégie pour les entreprises. Il étudie et conçoit de nouvelles méthodes dans la perspective de l’avancée des connaissances en science des données. Il met en œuvre et déploie des méthodes de science des données dans un contexte métier. - Modélisation d’une démarche en lien avec une problématique - Collecte de données multiples et dispersées - Dimensionnement des ressources nécessaires au traitement d’une problématique - Conception de modèles et d’algorithmes pour la collecte des données, le traitement, la restitution des résultats - Organisation, étude et synthèse des données sous forme de résultats exploitables - Traitement et analyse de données numériques transverses - Modélisation statistique pour répondre à une problématique identifiée - Construction d’outils d’analyse de données scientifiques ou de l’entreprise - Recherche de nouvelles méthodes en science des données - Pilotage du développement d’applications intégrant des données

Compétences attestées

Compétences transversales - 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 - 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 règlementation - 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 - 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 sociale et environnementale - Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles Compétences spécifiques de la mention - Appréhender un problème ou une problématique métier afin d'identifier les besoins en sciences des données - Participer à la préconisation de bonnes pratiques, à la consolidation et à la validation d'une chaîne d’acquisition de données afin de fiabiliser le processus et garantir la qualité des données (incluant les dimensions éthiques, déontologiques et réglementaires) - Agréger des types de données structurées ou non issues de modes de collectes potentiellement différents pour préparer leur analyse dans un cadre unifié - Exploiter des bases de données et s’assurer de la qualité de ces bases pour garantir un accès fiable aux données - Analyser les données et visualiser les résultats des analyses, par exemple sous la forme de tableaux de bord pour faciliter l’aide à la décision - Modéliser mathématiquement un problème de prédiction afin de le résoudre - Analyser un document scientifique en vue de sa synthèse et de son exploitation pour l'appréhension d'un problème de prédiction - Préconiser des solutions au problème de prédiction à partir des données, utiles à la découverte scientifique en recherche ou à la stratégie pour les entreprises - Concevoir ou adapter des méthodes et algorithmes à une problématique impliquant des données structurées ou non afin d’étudier leur potentiel - Étudier les performances de méthodes et la complexité d'algorithmes afin de tenir compte des coûts de calcul associés - Développer une preuve de concept ou un logiciel finalisé en utilisant des outils numériques et langages de programmation de référence en science des données - Dimensionner les ressources nécessaires au traitement d’une problématique en vue de la mise en production soutenable d’une solution - Mettre en œuvre et déployer des méthodes de science des données dans le contexte métier pour répondre aux attentes du secteur d’activité - Proposer des cas d’usages de méthodes et technologies en science des données afin d’anticiper, valoriser ou illustrer leur potentiel - Évaluer les performances du système de prédiction en rapport avec les objectifs métier en vue de démontrer sa pertinence et son utilité - Piloter le développement d’applications intégrant des données Dans certains établissements, d'autres compétences spécifiques peuvent permettre de décliner, préciser ou compléter celles qui sont proposées dans le cadre de la mention au niveau national. Pour en savoir plus se reporter au site de l'établissement.

Métiers et débouchés

data analyst (analyste de données)
data scientist (experte en mégadonnées)
ingénieur/e big data (mégadonnées)
ingénieur/e data scientist (expert/e en mégadonnées)
data manager
gestionnaire de données
M1403

Études et prospectives socio-économiques

M1810

Production et exploitation de systèmes d'information

M1805

Études et développement informatique

Secteurs d'activité

72.19.31 Recherche fondamentale en ingénierie et technologie, à l'exclusion des biotechnologies 72.11 Recherche et développement en biotechnologie 72.19.32 Recherche appliquée en ingénierie et technologie, à l'exclusion des biotechnologies 72.19.33 Développement expérimental en ingénierie et technologie, à l'exclusion des biotechnologies 72.00.12 Recherche appliquée interdisciplinaire 74.90.19 Autres services scientifiques et techniques de conseil n.c.a. CC : - services de conseil scientifique fournis par des mathématiciens, statisticiens, etc.

Certification

Code RNCP : RNCP38739

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