Spécialité (SD) : Science des Données
(En double diplôme avec l'USMBA de Fès)

Objectifs

Depuis la rentrée 2017-2018, dans le cadre d'un accord de coopération entre l'Université Sorbonne Paris Nord et l'Université Sidi Mohamed Ben Abdellah de Fès (USMBA), un Master International Francophone en double diplôme avec l'USMBA est proposé aux étudiants : Parcours-type « Science des Données » (SD).

La mise en œuvre d'une telle formation en partenariat international en double diplôme concerne le parcours (EID2) et les deux masters de l'USMBA de Fès :
- Master Mathématiques Appliquées et Science des Données (MASD),
- Master Web Intelligence et Science des Données (WISD).

Compétences visées

Le master SD propose une formation spécialisée de haut niveau en informatique préparant directement à la vie professionnelle en entreprise ou en recherche. Il initie à la recherche, à des fins de poursuite en doctorat, d'insertion dans des équipes de recherche et développement publiques ou privées, et de création ou d'enrichissement d'entreprises innovantes.
Les compétences visées sont :
•    Très bonne connaissance des outils de la science des données et d'intelligence artificielle
•    Très bonne connaissance des outils d'exploration et d'exploitation des données
•    Très bonne connaissance de l'architecture“Data Warehouse“ et de l'informatique décisionnelle (Business Intelligence)
•    Capacité de mener un travail de recherche fondamentale ou appliquée sur un problème bien ciblé dans le domaine de la science des données et d'intelligence artificielle.

Organisation de la formation

Le master SD bénéficie d'un adossement à la recherche toujours aussi affirmé, d'un renforcement et d'une harmonisation d'un socle commun entre les différents parcours et une complémentarité entre les thématiques abordées. L'objectif de ce socle commun est aussi de définir un ensemble de connaissances minimales en informatique, qui doivent être acquises à l'issu d'un M1 en informatique à l'université Sorbonne Paris Nord en cohérence avec les autres masters d'informatique au niveau national. Ce socle de connaissances représente les connaissances minimales que doivent posséder un étudiant se destinant aux métiers de l'informatique. Il ne s'agit donc pas forcément d'unités d'enseignement, mais de connaissances. Ce socle commun de connaissances permet d'une part aux étudiants de poursuivre leurs études dans des spécialités (informatiques) d'autres universités qui ne sont pas nécessairement présentes dans leur établissement d'origine.

L'architecture du master se présente sous forme de blocs thématiques favorisant ainsi l'émergence de nouveaux parcours-types en plus des parcours-types proposés. Cette organisation offre aux étudiants une formation agile et à la carte. Grâce à cette organisation en blocs thématiques, les étudiants peuvent bâtir un parcours modulaire et individualisé, diplômant ou non et progresser à leurs rythmes. Cette nouvelle organisation favorisera aussi les passerelles entre les parcours-types et proposera à nos étudiants la possibilité de suspendre temporairement leurs études pour les reprendre ensuite nourries de nouvelles connaissances. Les enseignements sont intégralement dispensés en présentiel. Pour les matières informatiques, la pratique sur machine occupe une place significative. Nous mettons aussi à la disposition des étudiants des salles informatiques en accès libre, un environnement de travail numérique (ENT, LMS Moodle) pour communiquer avec les étudiants et les enseignants. Nous avons également mis en place quelques ressources spécifiques soit pour l'ensemble du master soit pour des cours particuliers, ainsi que des pédagogies participatives.

La première année du master permet une poursuite des études dans l'une des orientations proposées, mais elle favorise aussi les échanges (accueil en 2ème année d'étudiants d'autres masters) et la mobilité de nos étudiants (départ vers d'autres masters). En seconde année, une partie du troisième semestre est spécifique à chacun des parcours-types proposés, avec cependant une mutualisation des UE transversales et les cours optionnels. Le quatrième semestre est dévolu principalement au stage de fin d'étude, avec deux orientations possibles pour chaque spécialité, l'une conduisant aux métiers d'ingénieur et l'autre aux métiers de la recherche. En effet, par le choix de ses options et la finalité de son stage de fin d'études, l'étudiant pourra choisir une orientation professionnelle ou la voie de la recherche. Les diplômés de ce master auront une très bonne connaissance des fondements théoriques, algorithmiques et méthodologiques, de fortes capacités pour mener un travail de recherche fondamentale ou appliquée sur un problème bien ciblé dans des domaines de la spécialité choisie. Les cours de spécialisation sont assurés, d'une part par des chercheurs et chercheuses du LIPN spécialisés dans les thématiques abordées, et d'autre part, par des professionnels experts du domaine.

Conditions d'admission

L'admission est sélective en première année du master et dépend des capacités d'accueil fixées, pour l'année universitaire. L'admission est subordonnée à l'examen du dossier du candidat et à sa validation par la commission de formation du master SD.

Le dossier de candidature du candidat doit permettre d'apprécier les connaissances, compétences et objectifs visés par sa formation antérieure ; il est constitué des pièces ci‐après énoncées :
- Le formulaire de demande d'admission rempli (téléchargement sur le site de l'Institut Galilée)
- Les diplômes, certificats, relevés de notes et descriptifs des cours suivis antérieurement permettant d'apprécier la nature et le niveau des études suivies. Les documents en langue étrangère, sauf ceux directement rédigés en anglais, doivent être accompagnés d’une traduction assermentée en français
- Une lettre de motivation exposant le projet professionnel ou le projet de recherches du candidat
- Un curriculum vitae.

L'admission en master SD se fonde sur les critères établis par la commission de formation master. Ces critères tiennent compte de l'adéquation de la formation antérieure avec les exigences de la formation SD demandée, concernant notamment le niveau en informatique et dans la discipline envisagée.

Insertion Professionnelle / Métiers visés

Le master SD a vocation à former aux métiers de la filière recherche & développement et de l'innovation en science des données, ainsi qu'à ouvrir à la poursuite d'étude en doctorat en informatique. Le parcours vise conjointement à apporter un socle commun de compétences et mener à un large spectre de métiers de l'informatique dans différents secteurs d'activités : Laboratoires de recherche en informatique, Laboratoires de recherche et développement des entreprises, Services informatiques des entreprises : Aéronautique, Automobile, Télécom, Banques, Assurances, Grande distribution et VPC.

Les diplômés du Master EID2 sont généralement employés comme :
•    Data scientists,
•    Data miners,
•    Chefs de projets en informatique décisionnelle,
•    Concepteurs d'outils logiciels spécialisés,
•    Ingénieurs de recherche et de développement,
•    Consultants experts en décisionnel,
•    Chercheur (thèse) dans les domaines de l'apprentissage artificiel, la fouille de données, l'informatique décisionnelle.

Poursuites d'études

Les étudiants désirant poursuivre des études de doctorat peuvent le faire dans l'une des équipes de recherche du LIPN, mais aussi dans les équipes des laboratoires d'accueil que sont le LAMSADE (Université Paris 9), le LIP6 (Université Paris 6), le LRI (Université Paris 11), le LIAFA ou PPS (Université Paris 7) ou tout autre laboratoire universitaire ou industriel, et aussi à l'IFSTTAR, l'INRIA, l'INRA, le CEMAGREF, l'IRD, l'IGN, ...

Le financement des thèses pourra se faire, en dehors des allocations de recherche, dans le cadre de bourses Cifre : les chercheurs du LIPN sont en relation avec de nombreuses entreprises qui ont déjà financé (ou sont prêtes à le faire) des bourses Cifre dans les domaines couverts par cette spécialité du master.

M2: Semester 3 (S3)

UE (AASD) : Apprentissage Artificiel et Science des Données

•    Intelligence artificielle/Méthodes numériques & probabilités (3 ECTS)
•    Réseaux de Neurones Artificiels et Apprentissage Profond (3 ECTS)
•    Science des données numériques (3 ECTS)
•    Visual analytics/Analyse descriptive des données (3 ECTS)

UE (IDID) : Ingénierie des Données et Informatique Décisionnelle

•    Bases de données avancées (3 ECTS)
•    Modélisation et simulation (3 ECTS)
•    Data Warehouse (3 ECTS)
•    Business intelligence (3 ECTS)

UE Transversales

•    Anglais (2 ECTS)
•    Innovation (2 ECTS)
•    Soft Skills (2 ECTS)
•    Libre (Sport, Mobilité internationale, Activité Associative) (Bonus)

M2: Semester 4

2 UE Complémentaires

• Recherche opérationnelle & optimisation (3 ECTS)
• Web mining & image mining (3 ECTS)

Stage

• Entreprise ou Laboratoire (24 ECTS)

En deuxième année, la formation débute par une semaine de stage : une partie est consacrée aux techniques de communication, et l'autre partie à une initiation à la gestion et la conduite de projets.

Plus tard dans l'année, au moment de la recherche de stage, les étudiants suivront des simulations d'entretiens effectuées par un cadre responsable des ressources humaines (DRH) dans une entreprise privée.

Un système de tutorat est mis en place pour aider les étudiants dans leur recherche de stage et les suivre ensuite dans l'entreprise.
Un cours sur les Soft Skills est proposé dans cette formation. Ce cours a pour objectif premier de permettre aux étudiants de mieux découvrir les activités de recherche et de développement dans différents domaines de l'informatique, avoir une vision synthétique sur le rôle et la place des cadres supérieurs dans le milieu industriel, et de nouer des contacts avec des entreprises dont les activités sont pertinentes pour l'étudiant intéressé.

Le stage est obligatoire, il a lieu dans une entreprise ou dans un laboratoire de recherche. La durée du stage est de 4 mois minimum à temps plein après les enseignements. Les étudiants sont suivis au cours de leur stage par un tuteur membre du département d'informatique en liaison avec le responsable du stage en entreprise/laboratoire.

Le stage fait l'objet d'un rapport écrit et d'une soutenance orale devant un jury composé au minimum du tuteur du stage, du responsable qui a suivi le travail dans l'entreprise ou au laboratoire et du responsable de la formation.