Master 1ère & 2ème année

informatique et statistiqueinformatique Parcours Statistique et informatique pour la science des données (SISE)Parcours IDSM (KHARKIV)

»» AdmissionSuite à la publication de la loi n°2016-1828 du 23 décembre 2016, l’admission en master 1ère année est subordonnée au succès de l’examen d’un dossier de candidature suivi, le cas échéant, d’un entretien et/ou d’épreuves écrites. Le dossier de candidature est constitué des pièces suivantes : formulaire de candidature, lettre de motivation, curriculum vitae, diplômes et relevés de notes des études supérieures en France ou à l’étranger. Pour certaines mentions de master, des pièces complémentaires peuvent être exigées. Les dates limites de dépôt des dossiers de candidature sont fixées chaque année universitaire et font l’objet d’une publication sur le site internet de l’Université Lumière Lyon 2. Sont concerné.es les étudiant.es de l’Université Lumière Lyon 2, les étudiant.es venant d’un autre établissement d’enseignement supérieur français ou de l’Union européenne, ainsi que les candidat.es à la VAE. Les étudiant.es de nationalité étrangère hors Union européenne suivent la procédure Campus France ou déposent un dossier de candidature selon leur situation.

»» Ouverture internationaleLes étudiant.es sont encouragé.es à faire une année, un semestre ou un stage à l’étranger. Les étudiant.es désireux/ses de faire une année de mobilité à l’étranger doivent s’y prendre au moins 6 mois à l’avance, pendant leur année de licence.

»» publics visésFormation initiale :Le Master 1 est accessible sur dossier pour les étudiant.es titulaires de la licence MIASHS parcours IDS de Lyon 2, d’une licence informatique ou d’une licence équivalente (connaissances solides en informatique, mathématiques appliquées, statistique).Formation continue :Professionnel.les en activité, minimum requis : niveau bac + 2 et au moins 3 années d’expérience professionnelle.

Master IDSM : L’admission des étudiant∙es ukrainien∙nes au Master IDSM s’effectue sur dossier et entretien, uniquement en première année (M1). Les candidat∙es doivent être titulaires au moins d’un diplôme de premier cycle universitaire (Bacalavr), avoir acquis des connaissances en informatique (programmation, bases de données, Web) et justifier d’un niveau minimum B1 de français (niveau B2 minimum en M2).Les candidat∙es non-ukrainien∙nes doivent être titulaires d’une Licence Informatique, MIASHS, Statistique ou Économétrie et justifier d’un niveau minimum C1 d’ukrainien ou de russe.

»» Objectifs de la formation Le Master 2 « Statistique et Informatique pour la Science des données (SISE) », du parcours Statistique et Informatique, propose une formation avancée à la data science, avec une forte composante machine learning et statistique d’une part, informatique et technologies big data d’autre part.

La complémentarité de ces compétences constitue le socle de la science des données (data science) et de la valorisation des données massives (big data, big data analytics). Les étudiant.es peuvent se tourner vers les métiers traditionnels de la data science et de la statistique (data scientist, data analyst, ingénieur machine learning, chargé.es d’études statistiques, consultant.e data mining, consultant.e data science, ingénieur score, ...). Ils/elles peuvent également, de par leurs compétences approfondies en informatique – en programmation (R et Python), en technologies big data et leurs applications (ex. hadoop, spark, dataviz, ...), en business intelligence et bases de données (conception et exploitation des entrepôts de données, outils ETL, bases de données NoSql, dataviz, …) – valoriser un profil de data scientist / data analyst dans le sens d’une synergie réelle entre la statistique / machine learning et l’informatique.

Le savoir-faire acquis dans les modules consacrés aux spécialisations et applications (text mining, web mining, analyse des réseaux sociaux, valorisation des données de sécurité) leur permet d’être directement opérationnel.les dans des environnements exigeants. Ils/elles le sont d’autant plus que près de 40% des enseignant.es du Master SISE sont assuré.es par des professionnel.les. Les étudiant.es sont ainsi au fait des pratiques et préoccupations récentes des entreprises. Ils/elles sont en prise directe avec les évolutions technologiques particulièrement rapides dans le domaine de la data science.

Le Master SISE peut accueillir, au titre de la formation continue, des professionnel.les en reconversion, qui ont déjà travaillé plusieurs années en entreprises et qui souhaitent s’investir dans la data science. Ils/elles peuvent suivre la formation à titre personnel, ou en accord avec leur entreprise, ou dans le cadre d’un congé individuel de formation, ou disposer de tout autre cadre de financement. Les candidat.es concerné.es doivent être pleinement disponibles et suivent les mêmes cours que les étudiant.es en formation initiale.Les étudiant.es de notre Master de Science des Données participent au programme académique de DataCamp (DataCamp for the Classroom). Ils/elles y ont accès gratuitement au titre du Master SISE. Ce programme s’étale sur un semestre, il leur permet d’approfondir leurs connaissances en R, Python, statistique, data mining et machine learning, data visualisation (Dataviz) (la liste des enseignements est visible sur le site). Le programme DataCamp aboutit à une certification en Data Science.

Pour les candidatures extérieures à notre M1 Informatique, un programme de remise à niveau est prévu durant l’été qui précède la rentrée d’octobre.

Il débute à la mi-juillet lorsque la première vague de recrutement est terminée. Les thématiques abordées sont personnalisées selon le profil et le niveau académique des candidat.es (http://tutoriels-data-mining.blogspot.com/p/sise.html). Elle prend la forme de supports de cours à lire, puis des exercices à réaliser, principalement sous R et Python, avec un suivi du responsable de la formation (corrections du travail rendu, commentaires, indications, échanges).

Ce programme est obligatoire pour les candidat.es en reconversion ou en réorientation. Il constitue la condition sine qua non de la réussite de ces profils. Ils/elles doivent avoir le niveau requis pour attaquer directement l’année au même titre que les étudiant.es provenant de nos filières habituelles à la rentrée d’octobre.

Semestre 2 (classique ou mobilité)

4 UE au choix parmi :

UE A2 Systèmes d’information décisionnels (CM + TD)

UE B2 Clustering & statistique• Clustering & statistique multidimensionnelle (CM + TD)

UE C2 Logiciel statistique - SAS (CM + TD)

UE D2 Sécurité informatique (CM + TD)

UE E2 Initiation à la recherche (CM + TD)

UE F2 Infographie (CM + TD)

UE G2 Anglais (TD)

UE H2 Stage

Semestre 4, SISE (classique ou mobilité)

UE A4 Professionnalisation• Gestion de projets (CM + TD)• Technique de recherche d’emploi (projet professionnel) (TD)• Séminaires de recherche et ateliers techniques (CM + TD)• Anglais (TD)

UE B4 Data science• Visualisation et analyse des données de sécurité (CM + TD)• Fouille du web et analyse des réseaux sociaux (CM + TD)• Data Mining - Apprentissage statistique (CM + TD)• Initiation à la recherche - Big Data (CM + TD)

UE C4 Stage

Semestre 2, IDSM (classique ou mobilité)

UE A2 Génie logiciel et bases de données• Génie logiciel et programmation orientée-objet (TD)• Entrepôts de données (TD)

UE B2 Management (TD)• Plan de développement, à distance• Management des systèmes d’information, à distance

UE C2 Communication et droit (TD)• Français 2, à distance • Droit, à distance

UE D2 Initiation à la recherche• Travail d’études et de recherche (TD)

»» Contenu de la formationSemestre 1 (classique ou mobilité)

UE A1 Gestion de projet & génie logiciel (CM + TD)

UE B1 Bases de données avancées (CM + TD)

UE C1 Algorithmique et programmation avancée (CM + TD)

UE D1 Programmation web avancée (CM + TD)

UE E1 Data mining (CM + TD)

UE F1 Statistique inférentielle (CM + TD)

UE G1 Optimisation et recherche operationnelle (CM + TD)

UE H1 Projet integré (CM + TD)

UE I1 Réseaux (CM + TD)

UE J1 Complexité (CM + TD)

Semestre 3, SISE (classique ou mobilité)

UE A3 Informatique appliquée• Programmation statistique sous R (CM +TD)• Machine learning sous Python (TD)• Entrepôt de données avancées (CM + TD)• Logiciels spécialisés - Statistique, Data Mining, BI (TD)

UE B3 Applications statistiques• Text Mining - Données non structurées (TD)• Applications, marketing (CM + TD)• Fouille de données massives (CM + TD)

UE C3 Méthodes statistiques• Séries temporelles et données séquentielles (CM + TD)• Analyse de variance et plan d’expériences (CM + TD)• Biostatistique, données catégorielles (CM + TD)

Semestre 1, IDSM (classique ou mobilité)

UE A1 Informatique avancée• Programmation avancée, à distance (TD)• Bases de données avancées (TD)

UE B1 Statistique économique• Méthodes de prévision micro-économique (TD)• Modélisation statistique, à distance (TD)

UE C1 Communication et informatique• Français 1, à distance (TD)• Intelligence artificielle (TD)

»» débouchésLes étudiant.es issu.es du parcours Statistique et Informatique occupent les métiers traditionnels de la data science, du machine learning, de la statistique, et de ses applications : data scientist, statisticien/ne, ingénieur.e statisticien/ne, data analyst, ingénieur.e machine learning, ingénieur.e big data, chargé.e puis directeur/trice d’études, biostatisticien/ienne, chargé.e de traitement data mining.

Les étudiant.es expriment leur savoir-faire dans tous secteurs où la valorisation des données massives 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.

Contact : Institut de la communication (ICOM)SecrétariatM1 :Université Lumière Lyon 2Institut de la Communication5 avenue Pierre Mendès-France69676 Bron CedexMail : icom-master1-informatique@univ-lyon2.frM2 :Université Lumière Lyon 2Institut de la CommunicationMail : icom-master2-informatique@univ-lyon2.fr

Responsables de formationM1 Informatique :Fadila BENTAYEB (professeure d’informatique)Tél. : 04.78.77.26.82Mail : fadila.Bentayeb@univ-lyon2.frM1 IDMS :Jérôme DarmontTél : 04 78 77 44 03Mail : jerome.darmont@univ-lyon2.frM2 :Ricco RAKOTOMALAMail : ricco.rakotomalala@univ-lyon2.fr

Droits d’inscription : Droits d’inscription 2021/2022 en Master 243 euros + Contribution Vie Étudiante et de Campus (CVEC) 92 euros.

Lieu des cours Campus Porte des Alpes5, avenue Pierre Mendès-France 69500 Bron

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