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Master (DNM) - M2 DS - Data Science

Objectif

- Devenir experts en apprentissage statistique et en intelligence artificielle.
- Acquérir une formation complète dans les différentes disciplines constituant la science des données, avec un fort accent sur la méthodologie mathématique et statistique.
- Maîtriser des techniques sophistiquées tant en théorie qu'en pratique.

contenu

Aujourd’hui, les grands acteurs du monde de l’entreprise sont de plus en plus conscients du potentiel de leurs données et recherchent les moyens d’en extraire le plus d’informations utiles possible. Les data scientists sont chargés de récupérer, stocker, organiser, traiter cette masse d’informations pour créer de la valeur. Il s’agit d’un profil hybride nécessitant une solide formation en mathématiques et statistiques, la maîtrise des outils et infrastructures de gestion et de traitement des données, ainsi que de la curiosité et une soif de comprendre.

L'objectif du Master en Datascience est de former des experts dans ce domaine. A l’issue de la formation, les étudiants ont acquis des compétences en mathématiques de l’apprentissage statistique, en deep learning, en renforcement learning, en optimisation et en infrastructures big data entre autres. Ces compétences sont notamment développées à travers des projets pratiques et des compétitions de data science. En fin d'année, les résultats aux formations choisies ainsi que le projet professionnel sont évalués pour valider le Master.

domaines d'enseignement

Mathématiques appliquées.

niveau requis

- Réalisation d'une première année de Master en mathématiques à l'Institut Polytechnique de Paris ou équivalent en France ou à l'étranger.
Anglais et Français.

atouts

- Maîtriser les outils et compétences clés des data scientists basés sur une approche interdisciplinaire.
- Poser les bases de votre future carrière en poursuivant un doctorat en Data Science ou en suivant un programme d'apprentissage.
- Ouvrir de nombreuses opportunités d'emploi en tant que data scientists, analystes de données ou dans le milieu universitaire.

débouchés

La Science des Données a un fort impact sur de nombreux secteurs. Il existe actuellement une importante pénurie mondiale de data scientists et d’analystes de données. Les étudiants des filières Data Science et Big Data sont donc très attendus sur le marché du travail mondial. Comme tous les domaines d’innovation de rupture (par exemple la biotechnologie et la médecine électronique), il existe un fort besoin d’ingénieurs et de doctorants de haut niveau.
En moyenne, près de 25 % des étudiants poursuivent leurs études avec un doctorat, tandis que les autres poursuivent leurs études dans l'industrie.

Parcours

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Credit Ects Volume horaire Responsables Periode de programmation Site pédagogique
APM_51600_EP Remise à niveau M2DS : STATS Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3
APM_53600_EP Remise à niveau M2DS : PROBA Cours scientifiques Mathématiques appliquées Eric Moulines
APM_53601_CS Big Data Framework Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Jae Yun JUN KIM,
Duc PHAM HI
APM_53655_EP Practical introduction to machine learning Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Rémi FLAMARY,
Ekhine IRUROZKI
X-AN3-P1
APM_53670_EP Reinforcement Learning (M2DS) Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Erwan Le Pennec
APM_53672_EP Apprentissage des opérateurs, applications dans les systè... Programme d'approfondissement Mathématiques appliquées 3 Karim Lounici X-AN3-P1
APM_53673_EP Generalisation properties of algorithms in ML Programme d'approfondissement Mathématiques appliquées 6 Aymeric DIEULEVEUT X-AN3-P1
APM_53674_EP Advanced Learning for text and graph Data Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Michalis Vazirgiannis X-AN3-P1
APM_53675_EP Introduction aux modèles génératifs Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Alain Durmus X-AN3-P1
APM_53676_EP Master Classes and Hi!ckathon Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Emmanuel Gobet,
Jérémy Harroch,
Eric Moulines
APM_53677_EP Optimization for Data Science Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Pierre Ablin,
Alexandre Gramfort,
Hicham Janati
APM_53678_EP Data Camp Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 François CAUD,
Alexandre Gramfort,
Thomas Moreau
X-AN3-P1
APM_54600_EP Capstone Project Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Anna Korba,
Charles-Albert Lehalle
APM_54601_LV Projet Big Data & Assurance Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Denis Oblin
APM_54602_LV Infrastructure de données Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Nicolas TRAVERS
APM_54605_EP ML Research Seminar Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Rémi FLAMARY,
Eric Moulines
APM_54670_EP Causal Inference Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Marianne CLAUSEL,
Imke Mayer
DS-ENSAE-1 Statistical Learning Theory Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Hicham Janati,
Jaouad Mourtada
DS-ENSAE-2 High dimentional statistics Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Evgenii CHZHEN,
Alexandre Tsybakov
DS-ENSAE-3 Hidden Markov models and Sequential Monte Carlo methods Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Nicolas Chopin
DS-ENSAE-4 Estimation non paramétrique en Nonparametic estimation an... Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Cristina Butucea
DS-ENSAE-6 Online learning and aggregation Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Alexandre Tsybakov
DS-ENSAE-9 Optimal Transport: Theory, Computations, Statistics, and ... Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Marco Cuturi
DS-ENSTA-1 Optimisation sous-différentiable et méthodes proximales Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Andres Contreras
DS-ENSTA-2a Introduction à la Recherche opérationnelle et données mas... Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Zacharie Ales,
Eric SOUTIL
DS-ENSTA-2b Recherche opérationnelle et données massives Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Zacharie Ales
DS-Télécom-23 Representation Learning for Computer Vision and Médical I... Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Pietro GORI,
Loïc LE FOLGOC
DS-Télécom-24 Développements récents dans l'IA responsable Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 24 Florence D'Alche-Buc,
Charlotte LACLAU
DS-télécom-3 Markov Chain Monte Carlo - Theory and practical applications Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Randal Douc,
Sylvain Le Corff
DS-télécom-6 Deep Learning 1 Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Geoffroy Peeters
DS-télécom-7 Convex Analysis and Optimization Theory Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Pascal BIANCHI,
Olivier Fercoq,
Walid HACHEM
DS-télécom-8 An introduction to Machine Learning Theory Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Stéphan CLEMENCON,
Hicham Janati,
Myrto Limnios
DS-télécom-11 Modèles de Markov partiellement observés en signal et ima... Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Wojciech PIECZYNSKI
DS-télécom-13 Deep Learning for Computer Vision Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Stéphane LATHUILIERE
DS-télécom-15 Audio and music information retrieval Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Geoffroy Peeters,
Gaël Richard
DS-télécom-16 Tail events analysis: Robustness, outliers and models for... Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Pavlo Mozharovskyi,
Anne Sabourin
DS-télécom-18 Stochastic approximation and reinforcement learning Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Pascal BIANCHI
DS-télécom-19 Deep Learning II Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Yohan Petetin
DS-télécom-20 Natural Language Processing Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Chloe Clavel,
Matthieu Labeau
INT_53001_EP Stage M2 Stage Mathématiques appliquées, Biologie, Chimie, Informatique, Mathématiques, Mécanique, Management, Innovation et Entrepreneuriat, Physique, Economie 18
LAN-LV1 LV1 - Anglais Langues Langues
LAR_51300_EP LU6 - Arabe niveau Intermédiaire avec X22 Langues Langues Steevens IPAS
LDE_51100_EP JE1 - Allemand Débutant Langues Langues Anne-Sophie De Groër
LDE_51300_EP Allemand B1 Langues Langues Sarah Gacem,
Stéphanie Schwerter,
Deborah Weber
LDE_51412_EP MA2 - B2 - Atelier théâtre Langues Langues Deborah Weber
LEN_51311_EP B2/C1 - X-News Langues Langues Annabelle Baroux-Marie,
Laura Hilary Langlois
LEN_51314_EP MA2 - B2/C1 - Persuasion Langues Langues Karin Morgan-Bate
LEN_51513_EP C1/C2 - US : Hard & Soft power Langues Langues Manuel Dorion-Soulié
LEN_51515_EP MA1 - C1/C2 - Persuasion Langues Langues Karin Morgan-Bate
LES_51100_EP JE1 - Espagnol Débutant Langues Langues FREDERIQUE VALAT
LFR_40LV1_EP LV1 - FLE Langues Langues
LFR_51520_EP MA2 - Art et politique XIXe-XXe siècles Langues Langues Julie André
LFR_51525_EP MA6 - La chanson française Langues Langues Julie André
LFR_51528_EP LU6 - Mythes de la technique et de la civilisation Langues Langues Julie André
LFR_51531_EP MA2 - Les subtilités du français Langues Langues Julie André,
Olivier Bertrand
LJA_51700_EP MA6 - Japonais niveau Intermédiaire 3 Langues Langues Kuniko Braghini
LRU_51200_EP Russe niveau Débutant 3 Langues Langues Polina De Mauny,
Xenia Khomyakova
LRU_51300_EP ME6 - Russe intermédiaire avec X22 Langues Langues Natalia DEI-CAS
LZH_51300_EP MA6 - Chinois niveau Intermédiaire 3 Langues Langues Lei WANG,
Jing Zhang
MAP670P Law and ethics of artificial intelligence Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3 Winston MAXWELL
MDC_53671_EP Data Stream Processing Programme d'approfondissement Mathématiques appliquées, Informatique 6 Mariam Barry,
Sathiya Prabhu Kumar,
Jeremie Sublime,
Maurras TOGBE
MEC_51057_EP Apprentissage Automatique pour le climat et l"énérgie Programme d'approfondissement Mécanique 3 Bruno Deremble,
Alexis Tantet
X-AN3-P1
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