Data Sciences

Etablissements opérateurs
Ecole Polytechnique, Télécom ParisTech, Université Paris-Saclay, Ecole Normale Supérieure de Cachan, ENSAE.

Informations
Retrouvez toutes les informations (détails des cours, conditions d’admission, planning, etc) sur le site web du parcours http://datascience-x-master-paris-s...

Responsables
Eric Moulines
Erwan Le Pennec

Secrétariat : Nicoletta Bourgeois

Correspondante à Paris-Saclay : Christine Keribin

 Rentrée 2020

Le M2 Data Sciences est ouvert aux étudiant.e.s ayant un master 1 en mathématiques ou informatique de l’université Paris-Saclay, et en particulier aux étudiant.e.s ayant suivi le M1 Mathématiques Appliquées ou le M1 Mathématiques Fondamentales. Les autres étudiant.e.s peuvent candidater au M2 DataScience de l’Institut Polytechnique de Paris avec lequel M2 Data Science Paris-Saclay est co-accrédité.

 Site web de la formation

site 2020-2021

site 2019-2020

 Objectifs

Les data sciences, qui mélangent modélisation mathématique, statistique, informatique, visualisation et applications ont pour objectif de passer du stockage et de la diffusion de l’information à la création de connaissances.

Ce passage des données aux connaissances requiert une approche interdisciplinaire. Les data sciences s’appuient fortement sur le traitement statistique de l’information (statistiques mathématiques, statistiques numériques, apprentissage statistique ou machine learning). Les méthodes d’extraction de connaissances, pour pouvoir être développées à l’échelle de masses de données requièrent la maîtrise des mécanismes de parallélisation et distribution des calculs, des méthodes d’accès et de requêtes à des bases de données réparties à très grande échelle et en temps-réel. La grande dimension pousse à l’utilisation de nouveaux outils issus de différentes branches des mathématiques (analyse fonctionnelle, analyse numérique, optimisation convexe et non convexe) dont il s’agit d’acquérir la compréhension.

 Organisation

Ce parcours associe des cours théoriques et méthodologiques complétés par des projets en « vrai grandeur » faisant intervenir tous les aspects des sciences des données, depuis l’acquisition jusqu’à l’exploitation et l’analyse. Une partie significative du parcours est validée sous forme de projets.

La formation se finit par un stage de quatre mois minimum, et débute au 1er avril. Ce stage doit présenter un enjeu scientifique réel et recevoir l’agrément d’un enseignant du master.

 Débouchés

Il existe actuellement un large déficit d’ingénieurs de très « haut-niveau » en datasciences aussi bien dans des start-up que dans des grandes entreprises. Ces nouveaux métiers de « datascientists » sont multiformes, ils vont de la mise en place de nouvelles générations de systèmes d’informations décisionnels aux développements d’applications complètement nouvelles (autour du e-commerce, de la recommandation, du minage de réseaux sociaux, etc..).

Le besoin de doctorants est également important dans ce domaine d’innovations de rupture. Les propositions de thèses sont nombreuses dans la recherche publique (Université, CNRS, INRIA, CEA, CNES, INRA, INSERM, LETI, etc.) et dans les grands laboratoires de recherche dans l’industrie (Aérospatiale, Alcatel, Orange, Sagem, General Electric, Matra, Philips, Siemens, Thales, EDF, etc.).

credit photo : DARPA