- Durée de la formation
-
500 heures
- Lieu de la formation
- Campus Porte des Alpes (PDA)
- Stage(s)
- Oui, obligatoires
Mise à jour le 11 févr. 2020
60
Crédits ECTS
MASTER 2 INFORMATIQUE - STATISTIQUE ET INFORMATIQUE - SISE
Résumé
Le parcours propose une véritable double compétence en statistique et informatique qui constitue le socle de la science des données (data science). En savoir plusDétails
Spécificités
Stage obligatoire Durée : 5 mois minimum Date de début : à partir d'avril
Présentation
Le parcours Statistique et Informatique est composé de l’option SISE (Statistique et Informatique pour la Sciences des données), formation nationale, et de l’option IDSM ( Informatique et Data Science pour le Management), formation franco-ukrainienne sous la responsabilité de Jérôme Darmont, en partenariat avec l’Université Nationale d’Economie de Kharkiv Simon Kuznets (UNEK).
Le parcours propose une véritable double compétence en statistique et informatique qui constitue le socle de la science des données (data science). Le parcours est orienté vers les applications professionnelles dans tous secteurs où la valorisation des mégadonnées (big data, données massives) revêt une importance particulière : le marketing, la gestion de la santé, les études économiques, la banque, la tarification et les risques en assurance, la gestion des ressources humaines, etc. Sa spécificité dans la mention informatique est la formation en statistique et l’orientation vers des métiers autres que ceux traditionnels des informaticiens/ciennes.
Par rapport aux formations purement statistiques, le parcours intègre des enseignements de haut niveau en fouille de données (data mining) et leurs applications (text mining, web mining). Les étudiant.es acquièrent des compétences poussées en informatique notamment en programmation et en traitement des bases et entrepôts de données. Ils/elles disposent d’un réel savoir-faire qui les rend directement opérationnels dans des environnements exigeants.
Les étudiant.es issu.es du parcours Statistique et Informatique peuvent se tourner vers les métiers traditionnels de la statistique et du data mining (chargé.e d’études, consultant.e data mining, ingénieur.e score,...). Ils/elles peuvent également, de par leurs compétences fortes en informatique et en technologies big data, valoriser un profil de data scientist.e dans le sens d’une synergie réelle entre la statistique, l’informatique et les applications métiers.
Note importante : L’option IDSM se déroule durant trois semestres à Kharkiv, Ukraine (une moitié des cours étant dispensée par des professeur.es français sur place et l’autre moitié par des professeur.es ukrainiens), puis pendant un semestre à Lyon. Elle nécessite la maîtrise des langues ukrainienne ou russe.
Le parcours propose une véritable double compétence en statistique et informatique qui constitue le socle de la science des données (data science). Le parcours est orienté vers les applications professionnelles dans tous secteurs où la valorisation des mégadonnées (big data, données massives) revêt une importance particulière : le marketing, la gestion de la santé, les études économiques, la banque, la tarification et les risques en assurance, la gestion des ressources humaines, etc. Sa spécificité dans la mention informatique est la formation en statistique et l’orientation vers des métiers autres que ceux traditionnels des informaticiens/ciennes.
Par rapport aux formations purement statistiques, le parcours intègre des enseignements de haut niveau en fouille de données (data mining) et leurs applications (text mining, web mining). Les étudiant.es acquièrent des compétences poussées en informatique notamment en programmation et en traitement des bases et entrepôts de données. Ils/elles disposent d’un réel savoir-faire qui les rend directement opérationnels dans des environnements exigeants.
Les étudiant.es issu.es du parcours Statistique et Informatique peuvent se tourner vers les métiers traditionnels de la statistique et du data mining (chargé.e d’études, consultant.e data mining, ingénieur.e score,...). Ils/elles peuvent également, de par leurs compétences fortes en informatique et en technologies big data, valoriser un profil de data scientist.e dans le sens d’une synergie réelle entre la statistique, l’informatique et les applications métiers.
Note importante : L’option IDSM se déroule durant trois semestres à Kharkiv, Ukraine (une moitié des cours étant dispensée par des professeur.es français sur place et l’autre moitié par des professeur.es ukrainiens), puis pendant un semestre à Lyon. Elle nécessite la maîtrise des langues ukrainienne ou russe.
Lieux
Campus Porte des Alpes (PDA)
Responsable(s) de la formation
Candidature
Modalités de candidature
Consulter la rubrique Admission de M1 Informatique
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CM Data Mining - Apprentissage statistique
(TD)
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CM Fouille du web et analyse des réseaux sociaux
(TD)
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CM Visualisation et analyse des données de sécurité
(TD)
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Initiation à la recherche - Big Data
(CM)
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Initiation à la recherche - Big Data
(TD)
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TD Data Mining - Apprentissage statistique
(TD)
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TD Fouille du web et analyse des réseaux sociaux
(TD)
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TD Visualisation et analyse des données de sécurité
(TD)
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CM Data Mining - Apprentissage statistique
(TD)
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Stage(s)
Stage obligatoire
Durée : 5 mois minimum
Date de début : à partir d'avril
Durée : 5 mois minimum
Date de début : à partir d'avril
Compétences visées
Activités visées / compétences attestées
Les étudiant.es issu.es du parcours Statistique et Informatique savent mener dans son intégralité un projet dans le domaine des études marketing et du data mining. Le processus comprend la collecte des données, l’accès aux entrepôts de données, leur préparation et leur intégration, l’analyse en ligne, la mise en œuvre des techniques de data mining et de statistique, la validation des résultats, leur intégration dans les systèmes d’information. L’accent est mis sur la présentation des résultats via la construction des tableaux de bord et l’utilisation des outils de reporting.
Les projets et études de cas qui valident les unités d’enseignement permettent aux étudiant.es d’acquérir une capacité opérationnelle qu’ils/elles peuvent valoriser auprès des entreprises sur le marché du travail.
Connaissances à acquérir
Les connaissances à acquérir couvrent d’une part les statistiques et le data mining, d’autre part l’informatique. La statistique fait référence à la statistique inférentielle et confirmatoire, la planification des expériences et le traitement des données expérimentales, la bio statistique, la statistique exploratoire, les techniques multidimensionnelles, l’analyse des séries chronologiques. Le data mining comprend l’enseignement des techniques avancées de fouilles de données et d’analyse prédictive, en particulier dans le contexte de l’appréhension des données massives. Il est mis en œuvre concrètement via des applications dans le domaine du traitement des données textuelles ( text mining), l’analyse du web et des réseaux sociaux ( web mining), et l’exploitation des données de sécurité informatique. Ces connaissances sont consolidées par de solides compétences en programmation dans des langages qui font référence en informatique (Java) et en science des données (R, Python). Il en est de même en conception et exploitation des bases de données et entrepôts de données.Les projets et études de cas qui valident les unités d’enseignement permettent aux étudiant.es d’acquérir une capacité opérationnelle qu’ils/elles peuvent valoriser auprès des entreprises sur le marché du travail.
Débouchés professionnels
Secteurs d'activité ou type d'emploi
Les étudiant.es issu.es du parcours Statistique et Informatique occupent les métiers traditionnels de la statistique et du data mining : statisticien/ne, ingénieur.e statisticien/ne, chargé.e puis directeur/trice d’études (économique, marketing, gestion de la santé, gestion des risques et de la tarification), biostatisticien/ienne, chargé.e de traitement data mining, ingénieur.e ou consultant.e data mining, chef.fe de produit data mining, gestionnaire de la relation client.
Leurs compétences en informatique élargissent leur champ d’action, en particulier vers le data science : chef.fe de projet, consultant.e décisionnel.le data analyst, consultant.e et ingénieur.e data scientist, master data manager, ingénieur.e big data.
Les étudiant.es expriment leur savoir-faire dans tous secteurs où la valorisation des données prend une dimension importante : banques, assurances, industrie, distribution, collectivités territoriales, protection sociale, instituts d’études. Les sociétés de service informatique ont également investi le domaine de la science des données et expriment un besoin fort en compétences statistiques.
Leurs compétences en informatique élargissent leur champ d’action, en particulier vers le data science : chef.fe de projet, consultant.e décisionnel.le data analyst, consultant.e et ingénieur.e data scientist, master data manager, ingénieur.e big data.
Les étudiant.es expriment leur savoir-faire dans tous secteurs où la valorisation des données prend une dimension importante : banques, assurances, industrie, distribution, collectivités territoriales, protection sociale, instituts d’études. Les sociétés de service informatique ont également investi le domaine de la science des données et expriment un besoin fort en compétences statistiques.
Coût de la formation
Droits d’inscription 2019/2020 en Master 243 euros + Contribution Vie Étudiante et de Campus (CVEC) 91 euros.