Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
| Les deux révisions précédentes Révision précédente Prochaine révision | Révision précédente | ||
|
formation:sdsc [2018/06/05 09:05] myriam [parcours Science des Données et des Systèmes Complexes | SDSC] |
formation:sdsc [2020/03/02 15:31] (Version actuelle) fournaise [parcours Sciences des Données et des Systèmes Complexes | SDSC] |
||
|---|---|---|---|
| Ligne 4: | Ligne 4: | ||
| ==== Master de Sciences, Technologie, Santé ==== | ==== Master de Sciences, Technologie, Santé ==== | ||
| ==== mention Informatique ==== | ==== mention Informatique ==== | ||
| - | ==== parcours Science des Données et des Systèmes Complexes | SDSC ==== | + | ==== parcours Sciences des Données et des Systèmes Complexes | SDSC ==== |
| \\ | \\ | ||
| Ligne 21: | Ligne 21: | ||
| === Compétences à acquérir === | === 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 big data 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 inverses par l'utilisation d'algorithmes stochastiques massivement parallèles ; protection et valorisation des données. | + | 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. |
| \\ | \\ | ||
| Ligne 27: | Ligne 27: | ||
| === Débouchés === | === Débouchés === | ||
| - | * Ingénieur de recherche et développement en extraction et gestion des connaissances, | + | 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. |
| - | * Chercheur en science des données et systèmes complexes, | + | Ils pourront poursuivre en doctorat ou travailler en tant qu'ingénieurs : |
| - | * Analyste de données massives (datascientist / dataminer), | + | * « data miners », spécialistes en fouille de données, |
| - | * Développeur de systèmes décisionnels (data warehouse, business intelligence), | + | * « data scientists», experts en analyse de données massives, |
| - | * Ingénieur ou chercheur en apprentissage et modélisation de systèmes complexes (deep learning), | + | * concepteurs de systèmes décisionnels (data warehouse, business intelligence), |
| - | * Ingénieur ou chercheur en intelligence artificielle, | + | * spécialistes en apprentissage machine (machine learning, deep learning), |
| - | * Ingénieur ou chercheur en optimisation numérique, | + | * experts en optimisation de systèmes complexes, |
| - | * Ingénieur ou chercheur en données biologiques et médicales, | + | * spécialistes en bioinformatique, |
| - | * Administrateur d'architectures big data, | + | * administrateurs d'architectures Big Data, |
| - | * Responsable de la protection et de la conformité des données... | + | * responsables de la protection et de la conformité des données.... |
| \\ | \\ | ||
| Ligne 50: | Ligne 50: | ||
| == Pré-candidature en ligne == | == Pré-candidature en ligne == | ||
| - | Les candidats devront effectuer une pré-candidature en ligne sur la plateforme e-candidat : [[https://ecandidat.unistra.fr/]] du 30 mars au 06 juin 2018. | + | 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 au plus tard le 11 juin 2018. | + | Les pièces justificatives devront être déposées sur e-candidat. |
| - | Les procédures d'admissions complètes sont disponibles sur le site : [[http://mathinfo.unistra.fr/admission-inscriptions/admission/#c64493]] | + | 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/]] | ||
| \\ | \\ | ||
| Ligne 64: | Ligne 69: | ||
| [[https://mathinfo.unistra.fr/]] | [[https://mathinfo.unistra.fr/]] | ||
| - | Responsable du Parcours Science des Données et Systèmes Complexes (SDSC) : | + | Responsable du Parcours Sciences des Données et Systèmes Complexes (SDSC) : |
| [[dptinfo-responsable-master-sdsc@unistra.fr]] | [[dptinfo-responsable-master-sdsc@unistra.fr]] | ||
| Ligne 70: | Ligne 75: | ||
| Scolarité master Informatique : | Scolarité master Informatique : | ||
| 03 68 85 43 74 | 03 68 85 43 74 | ||
| - | [[mathinfo-seve@unistra.fr]] | + | [[https://assistance-etudiant.unistra.fr]] |