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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Compétences attestées :

Compétences spécifiques :

Maîtriser l'acquisition, le traitement et l'analyse des données numériques
Agréger des types de données et modes de collectes différents
Dimensionner les ressources nécessaires au traitement d'une problématique
Concevoir ou adapter des algorithmes adaptés à une problématique
Concevoir et mettre en oeuvre des méthodes en science des données
Elaborer des préconisations, proposer des solutions à partir de l'analyse des données
Proposer des cas d'usages de technologies de l'IA
Piloter le développement d'applications intégrant des données
Modéliser les comportements
Etudier et analyser la complexité et les performances de méthodes en sciences des données

Compétences transversales :

Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l'avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d'études, comme base d'une pensée originale
Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l'interface de plusieurs domaines - Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
Apporter des contributions novatrices dans le cadre d'échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d'une demande ou d'une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la règlementation
Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère
Gérer des contextes professionnels ou d'études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles
Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe
Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d'équipe, mise en oeuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif
Analyser ses actions en situation professionnelle, s'autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité
Respecter les principes d'éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale Dans

Programme de la formation

se rapprocher de l'organisme

Validation et sanction
Master mention sciences des données
Type de formation

Certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique

MASTER SCIENCE DES DONNÉES Parcours Data science

Certification et éligibilité au compte personnel de formation

Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Programme de la formation

Validation et sanction

Type de formation

Sortie

Métiers visés

Code Rome

Durée, rythme, financement

Modalités pédagogiques

Durée

Financeur(s)

Conditions d'accès

Public(s)

Modalités de recrutement et d'admission

Conditions spécifiques et prérequis

Modalités d'accès

Lieu de réalisation de l'action

Adresse

Contacts

Contact sur la formation

Contacter l'organisme formateur

Période prévisibles de déroulement des sessions

Adresse d'inscription

Organisme responsable

Adresse