{{:formation:photo-pc-salle-td.png?200 |}} ==== Master de Sciences, Technologie, Santé ==== ==== mention Informatique ==== ==== parcours Sciences des Données et des Systèmes Complexes | SDSC ==== \\ Big Data, machine learning, deep learning, data warehouse, ça vous parle ? Devenez les Data Scientists de demain avec le master SDSC ! \\ === Objectifs === Le phénomène du Big Data a fait émerger le nouveau métier de Spécialiste en Sciences des Données ou Data Scientist, à l'interface entre les méthodes informatiques et les outils d'intelligence artificielle, les systèmes complexes, et les besoins des utilisateurs finaux consommateurs de ces masses de données. L'objectif du Master SDSC est de répondre à la demande croissante de tels spécialistes, capables de développer et de mettre en œuvre des méthodes d’analyse de données massives et de modélisation de systèmes complexes. La formation s’appuie sur les compétence \\ === Compétences à acquérir === Aux compétences générales des ingénieurs en informatique, s'ajoute une expertise dans le domaine du Big Data : analyse de modèles de données complexes ; déploiement d'architectures pour l'exploitation de données massives, distribuées et hétérogènes ; modélisation de systèmes complexes et industriels ; mise en oeuvre de méthodologies d'apprentissage automatique, d'extraction de connaissances et d'intelligence artificielle ; développement d'outils pour l'aide à la décision ; optimisation de problèmes par l'utilisation d'algorithmes évolutionnaires massivement parallèles ; protection et valorisation des données. \\ === Débouchés === Les diplômés du master SDSC pourront exercer dans le secteur industriel dans des domaines aussi variés que la collecte d'informations sur le web, l'intelligence artificielle, l'exploitation des données de l'entreprise, la santé, la bioinformatique, l'environnement ou l'industrie 4.0. Ils pourront poursuivre en doctorat ou travailler en tant qu'ingénieurs : * « data miners », spécialistes en fouille de données, * « data scientists», experts en analyse de données massives, * concepteurs de systèmes décisionnels (data warehouse, business intelligence), * spécialistes en apprentissage machine (machine learning, deep learning), * experts en optimisation de systèmes complexes, * spécialistes en bioinformatique, * administrateurs d'architectures Big Data, * responsables de la protection et de la conformité des données.... \\ === Conditions d’admission === == Admission en M1 == Sur dossier et après examen de la commission pédagogique pour tout étudiant titulaire d’une Licence mention Informatique d’une université française ou équivalent. == Admission en M2 == * Accès de plein droit pour les étudiants titulaires d’un M1 SDSC. * Accès sur dossier et après examen de la commission pédagogique pour les titulaires d’un autre M1 mention Informatique ou équivalent. == Pré-candidature en ligne == Les candidats devront effectuer une pré-candidature en ligne sur la plateforme e-candidat : [[https://ecandidat.unistra.fr/]]. Les pièces justificatives devront être déposées sur e-candidat. Les procédures d'admissions complètes sont disponibles sur le site : [[http://mathinfo.unistra.fr/admission/admission/]] \\ === Maquette et contenu de la formation === L'offre de formation complète est disponible sur le site [[https://mathinfo.unistra.fr/formations/master/informatique/]] \\ === Contact === UFR de Mathématique et d’Informatique - 7, rue René Descartes 67 084 Strasbourg cedex - 03 68 85 02 00 [[https://mathinfo.unistra.fr/]] Responsable du Parcours Sciences des Données et Systèmes Complexes (SDSC) : [[dptinfo-responsable-master-sdsc@unistra.fr]] Service des Études et de la Vie Étudiante Scolarité master Informatique : 03 68 85 43 74 [[https://assistance-etudiant.unistra.fr]]