Présentation
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"Spécialiste des données "massives et complexes" (Big data) et des méthodes d’apprentissage statistique (Machine Learning), le data scientist sait comprendre des problématiques métier, les modéliser, sélectionner le périmètre des données à utiliser, concevoir des chaînes de traitement de données, analyser et communiquer les résultats, et bien sûr, interagir en équipe. Grâce à sa vision transverse, il est capable d’intervenir sur toute la chaîne d’analyse de données, depuis le développement jusqu'à la mise en production et le suivi." |
Le Master première année (M1) MIASHS vise la formation d'étudiants au métier de Data Scientist. L’objectif de ce métier est de valoriser l’ensemble des données des organisations pour en faire un levier de valeurs.
Au cours de leur formation dans le master MIASHS, les étudiants apprennent à maîtriser les méthodes et les outils d’analyse de données. Ces technologies sont nécessaires à l’élaboration d’un projet permettant de convertir des masses de données en connaissances exploitables pour la prise de décision au sein des organisations confrontées aux données massives (Big Data) et ouvertes (Open Data). Ces organisations peuvent être des services publics (mairie, hôpitaux…) ou des entreprises du secteur privé (grands groupes, petites et moyennes entreprises).
Le master repose sur une complémentarité entre une formation théorique et technique prodiguée par des chercheurs de pointe issus de l’Informatique et des Mathématiques et des interventions réalisées par des experts en Sciences Humaines et Sociales (SHS). L’intervention de représentants du monde socio-professionnel dans les différents cours du master prépare les étudiants à leur insertion professionnelle.
Cette formation s’adresse aux étudiants qui souhaitent à l’issue de la première année s’orienter en Master 2 MIASHS. La finalité de ce master est professionnalisante. Il s’adresse prioritairement aux étudiants qui se destinent à la vie active. Bien entendu, ce master est néanmoins tout à fait ouvert aux étudiants se destinant à la recherche et permet la poursuite d’études doctorales.
Ce master sera entièrement réalisé sous le format de l’alternance (2 semaines en entreprise et 2 semaines à l’Université) avec possibilité de contrat de professionnalisation, d’apprentissage ou de stage. En dehors des semaines de cours, les étudiants réaliseront des travaux personnels, ou effectueront un séjour en entreprise selon la modalité choisie.
En savoir plus sur le Master MIASHS
Savoir-faire et compétences
- Acquérir une solide formation pluridisciplinaire (informatique, statistiques) et une bonne connaissance de la réalité des données SHS,
- Maîtriser les outils de stockage des données (e.g. bases de données SQL et no-SQL),
- Élaborer, interpréter et mettre en œuvre des tableaux de bord et des indicateurs statistiques,
- S’initier aux outils de traitements des données (e.g. R, Notebook Python),
- Effectuer des diagnostics et des prévisions, développer des outils de modélisation,
- Connaître les principaux algorithmes d’apprentissage automatique "supervisé et non supervisé",
- Mettre en place des outils d’aide à la décision,
- Développer des algorithmes permettant le passage à l’échelle des applications (e.g. HADOOP),
- Développer des interfaces dédiées à la visualisation interactive des données (e.g. d3.js),
- Connaître les enjeux du numérique en matière de développement durable, éco-conception et accessibilité,
- Acquérir les méthodes nécessaires à la gestion d’un projet d’analyse de données,
- Maîtriser une langue vivante étrangère (Anglais).
Référentiel national de compétences de la mention Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales - MIASHS (fiche nationale) Code RNCP 39486
Structure des enseignements
- Semestre 1 Master Math. et informatique appliquées aux SHS
- Liste UE du semestre TS1MMI
- Ingénierie des données 1 (6.0 crédits ECTS)
- Langue vivante (3.0 crédits ECTS)
- Liste ECUE de TV19MI
1 option(s) au choix parmi 9
- Liste ECUE de TV19MI
- Enjeux environnementaux et sociétaux du numérique (2.0 crédits ECTS)
- Apprentissage statistique et IA 1 (9.0 crédits ECTS)
- Science des données 1 (4.0 crédits ECTS)
- TER : étude de cas de données (3.0 crédits ECTS)
- Mémoire professionnel (3.0 crédits ECTS)
- Liste UE du semestre TS1MMI
- Semestre 2 Master Math. et informatique appliquées aux SHS
Contrôle des connaissances
Modalités de contrôle des connaissances
Les conditions de modalités du contrôle des connaissances et des aptitudes sont arrêtées par le CEVU (Conseil des Études et de la Vie Universitaire).
Elles réglementent les conditions d'obtention de chacun des diplômes délivrés par l'Université Paul-Valéry Montpellier 3. Elles définissent tous les paramètres de l’évaluation des étudiants et comprennent donc un certain nombre d’informations sur vos examens (la nature, le nombre, la durée et le coefficient de chaque épreuve..).
Elles sont obligatoirement arrêtées et portées à la connaissance des étudiants au plus tard un mois après le début des enseignements et ne pourront être modifiées ultérieurement en cours d'année. Les modalités de contrôle des connaissances et leur calendrier sont communiquées aux étudiants par voie d'affichage.
Accédez aux modalités de contrôle des connaissances en ligne.
Conditions d'admission
En M1 :
Cette formation est ouverte à la candidature des étudiants titulaires des diplômes sanctionnant les études du premier cycle.
L'admission en M1 dépend des capacités d'accueil fixées par l'université et est subordonnée à l'examen du dossier du candidat par le jury de sélection de la formation.
Tout étudiant souhaitant candidater en M1, y compris ceux ajournés à la première année de Master, doit déposer son dossier de candidature sur la plateforme de recrutement et de candidature Mon Master
Les étudiants internationaux doivent se renseigner sur la procédure spécifique développée sur le site de l’université : International> Études à Montpellier en LMD
Critères d'évaluation des dossiers de candidature :
- Adéquation du profil du candidat avec les pré-requis de la formation
- Lettre de motivation
- Projet professionnel pour l'alternance (type d'entreprise et de missions recherchées)
- Prise en compte du parcours académique, des notes de Licence, CPGE, du classement et des mentions obtenues, et des expériences de stage et projets
Pour plus d'informations, consulter les rubriques "Public cible" et "Pré-requis nécessaires".
Reprise d'études
Vous êtes salarié (du public ou du privé), demandeur d’emploi, travailleur non salarié, profession libérale etc. et vous souhaitez vous inscrire à l’université dans le cadre d’un dispositif de formation continue, contactez le service de l’apprentissage et de la formation continue (SAFCO) : ufr6.fc @ univ-montp3.fr
L’expérience professionnelle : une autre voie d’accès à un diplôme ou une autre voie pour valider un diplôme :
- La Validation des Acquis Professionnels (VAP) : ufr6.fc @ univ-montp3.fr
- La Validation des Acquis de l’Expérience (VAE) : vae@univ-montp3.fr (vae @ univ-montp3.fr)
Public cible
Licence(s) conseillée(s) pour l'accès au M1 :
- Licence MIASHS
Pré-requis obligatoires
Pré-requis en termes de connaissances et de compétences :
- Mathématiques : algèbre et analyse
- Statistique descriptive et inférentielle
- Probabilités
- Informatique : algorithmique, programmation, base de données
- Pour les candidats non francophones, le niveau de français C1 est requis
L'alternance à l'université
L’Alternance est un rythme d’études spécifique qui intègre des phases d’apprentissage à l’université et des phases d’applications pratiques au sein d’organisations professionnelles : entreprises privées, entreprises/entités publiques, associations, GIP, EPIC, ONG, etc.
L’Alternance, c’est également un dispositif législatif qui permet aux bénéficiaires de concilier travail en entreprise, (ou toute autre organisation ou association) et formation à l’université.
Ce dispositif se décline sous la forme de 2 types de contrat de travail pour les étudiants et les demandeurs d’emploi : le contrat d’apprentissage et le contrat de professionnalisation et sous la forme d’un aménagement spécifique pour les salariés déjà en poste : la PRO A.
L’Université Paul-Valéry Montpellier 3 propose près de 70 formations organisées en alternance.
Le service de l’Apprentissage et de la Formation Continue (SAFCO) de l’Université Paul-Valéry Montpellier 3, vous accompagne dans vos démarches : alternance@univ-montp3.fr (alternance @ univ-montp3.fr)
Contrats et dispositifs
Bénéficiaires : les jeunes âgés de 16 à 29 ans révolus
Toutefois, certains publics peuvent entrer en apprentissage au-delà de 29 ans :
- les apprentis préparant un diplôme ou titre supérieur à celui obtenu
- les personnes reconnues travailleurs handicapés (sans limite d’âge)
- les personnes ayant un projet de création ou de reprise d’entreprise
- les sportifs de haut niveau
Bénéficiaires : être âgé de 16 à 25 ans révolus
- ou être demandeur d'emploi âgé de 26 ans et plus, inscrit à Pôle Emploi
- ou être bénéficiaire d'un contrat d'insertion (RSA, ASS, AAH, CUI)
Bénéficiaires : salariés avec un niveau de qualification BAC+2 maximum
- Salariés en poste (contrat CDI ; bénéficiaires d’un CUI à durée indéterminée)
- Salariés (sportifs ou entraîneurs professionnels) en contrat CDD
- Salariés placés en activité partielle
La Pro A est mise en œuvre à l’initiative de l’entreprise ou même du salarié. Elle permet ainsi aux salariés en poste de favoriser leur évolution ou leur promotion professionnelle, leur maintien dans l’emploi ou leur réorientation professionnelle ou la co-construction de projets qualifiants entre salariés et employeurs.
Responsable(s) de la formation
Contact(s) administratif(s)
Bât. B - Bureau 106
Téléphone : 04 67 14 25 19
Bâtiment ATRIUM
Téléphone : 04 67 14 55 62
Site web : SAFCO
Bât. B - 4ème étage
Téléphone : 04 67 14 55 82
Site web : Alternance à l'université Paul-Valéry
Poursuite d'études
Poursuite d'études possible à l'université Paul-Valéry après le M1 :
- M2 MIASHS
Pour tous les autres M2, faire acte de candidature sur le portail eCandidat de l'université.
Poursuite d’études sur le plan national :
Retrouvez l'intégralité des diplômes nationaux de Master proposés par les établissements d'enseignement supérieur en France :
https://www.trouvermonmaster.gouv.fr/
Finalités professionnelles et débouchés
Après le M1 :
À la suite du M1, les étudiants n’ont pas vocation à entrer directement dans la vie professionnelle et l’obtention d’un M2 est fortement encouragée.
Après le M2 :
- Data scientist
- Data analyst, Digital Analyst
- Data Architect, Architecte Big Data
- Data Manager, Chef de projet Big Data, Chief Data Officer
- Développeur Big Data
- Data miner, Data Visualizer
- Ingénieur Big Data, Ingénieur de la connaissance, Ingénieur décisionnel
Les taux de réussite de chaque mention* sont calculés à partir du résultat des étudiants qui ont passé leurs examens.
Retrouvez sur la page Réussite aux examens du site de l'université Paul-Valéry l'ensemble des taux de réussite en master et téléchargez l'évolution des taux de réussite des trois dernières années du master Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales - MIASHS.
* Les taux de réussite sont affichés au niveau de la mention du diplôme et non du parcours.