Mise à jour le 13 avr. 2022
60 Crédits ECTS
MASTER 1 MATHEMATIQUES ET INFORMATIQUE APPLIQUEES AUX SCIENCES HUMAINES ET SOCIALES / MIASHS

Résumé

Le Master MIASHS a pour vocation d'introduire aux nouvelles méthodes du Machine Learning et plus généralement de l'Intelligence Artificielle pour l'analyse de données de Sciences Humaines et Sociales. En savoir plus

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Détails

Pré-requis

Niveau(x) de recrutement
BAC+3
Public ciblé
La formation s'adresse aux étudiant.es ayant acquis les bases classiques en statistiques descriptive, statistique inférentielle, analyse de données, modèle linéaire

spécificités

Pour les étudiant.es non-alternant.es, un stage d'au moins 2 mois est obligatoire entre avril et septembre.

Présentation

Le Master MIASHS a pour vocation d'introduire aux nouvelles méthodes du Machine Learning et plus généralement de l'Intelligence Artificielle pour l'analyse de données de Sciences Humaines et Sociales. La formation, ouverte à l'alternance, est orientée vers les applications concrètes des sciences des données et permettra au travers de nombreux projets d'apprendre à aborder avec recul et expertise les nombreux besoins dans les futurs challenges de la santé, de l'environnement, des enjeux sociétaux, etc. De nombreuses interactions avec les sciences cognitives, la géographie, la sociologie, la psychologie permettrons à tous de saisir la spécificité de chaque contexte et d'aiguiser leur connaissance des outils spécifiques. Les notions mathématiques et informatiques enseignées feront le tour du machine learning supervisé et non supervisé, des méthodes graphiques, des problèmes dynamiques, du Natural Language Processing, des méthodes robustes, et pour les données manquantes.

Lieux

Campus Porte des Alpes (PDA)

Responsable(s) de la formation

Stéphane CHRETIEN

Contact secrétariat

Valérie LOBSTEIN

Admission

Pré-requis

Niveau(x) de recrutement

BAC+3

Formation(s) requise(s)

Licence MIASHS, Licence MIAGE, Licence MASS, Licence Mathématiques Appliquée, ou équivalentes. 

Public ciblé

La formation s'adresse aux étudiant.es ayant acquis les bases classiques en statistiques descriptive, statistique inférentielle, analyse de données, modèle linéaire, avec des acquis solides en algèbre linéaire appliquée, sachant utiliser le logiciel R ou le langage Python. Un fort intérêt pour les sciences humaines et sociales est indispensable.

Modalités de candidature

Suite à la publication de la loi n°2016-1828 du 23 décembre 2016, L'admission à la 1ère année de master dans les différentes mentions de master est subordonnée à l'examen d'un dossier de candidature. Cet examen, qui peut être suivi d'un entretien et/ou d'épreuves écrites, a pour objet d'apprécier la qualité académique du dossier ainsi que l'adéquation du cursus de formation antérieur du/de la candidat.e et de son projet personnel et professionnel avec la mention de master à laquelle il/elle postule. Pour certaines mentions de master, des pièces complémentaires peuvent être exigées.

La procédure de recrutement et l'examen des admissions se fait en présence du/de la responsable de formation qui réunit de manière collégiale, au moins 3 enseignants.es titulaires et le cas échéant, des personnalités extérieures intervenant dans la formation.

Les candidatures sont à déposer sur la plateforme eCandidat selon le calendrier de candidature

  • pour les étudiant.es non inscrit.es à l'Université Lumière Lyon 2
  • pour les étudiant.es inscrit.es à l'Université Lumière Lyon 2
  • pour les candidat.es de l’Union Européenne, de l’Espace Économique Européen ou de la Suisse (dossier de "Demande d'accès" via eCandidat)
  • pour les étudiant.es non européen.nes qui résident en France ou dans un pays non équipé de Campus France (dossier de "Demande d'accès" via eCandidat)

Pour les étudiant.es non européen.nes qui résident dans un pays équipé de Campus France : la procédure CEF/Campus France est en ligne sur le site Campus France de votre pays

Programme

Semestre 1
  • Outils et logiciels d'analyse
  • Introduction to Supervised Statistical Machine Learning
  • Introduction to NLP for Social Sciences
  • Introduction to Unsupervised Statistical Machine Learning 1
  • Atelier Data Science 1
  • Atelier Data Science 2
  • Spatial Statistics for Human Sciences
  • Quantifier en Sciences Sociales
  • Bases de données avancées
Semestre 2
  • Introduction to Unsupervised Statistical Machine Learning 2
  • Causal Inference
  • Atelier Data Science 3
  • Atelier Data Science 4
  • Stage et retour d'alternance

Pour les étudiant.es non-alternant.es, un stage d'au moins 2 mois est obligatoire entre avril et septembre.

Et après ?

Niveau de sortie

Année post-bac de sortie

BAC+4

Compétences visées

Activités visées / compétences attestées

Toutes les compétences d'un Data scientist, comme la maîtrise des algorithmes de machine learning supervisé et non supervisé pour réaliser des analyses de prédiction, de régression, de classification, avec potentiellement des approches robustes.
 
Une expertise en application de la science des données aux sciences humaines et sociales, permettant de choisir la bonne méthode pour le type de données étudié.
 
Une communication optimale avec les experts du domaine d'interaction en sciences humaines et sociales, avec une bonne maîtrise du vocabulaire, du contexte et des objectifs.

Inscriptions

Coût de la formation

Le montant d’inscription à l’Université Lumière Lyon 2 est composé des droits d’inscription nationaux, plus la contribution Vie Etudiante et de Campus (CVEC). Plus d'informations sur cette page.