Introduction
La digitalisation de la société est à l’origine de l’augmentation considérable du volume des données disponibles. Dès lors, la plupart des acteurs de la société font maintenant prioritairement appel à ces données pour objectiver leurs prises de décision et développer leurs axes disciplinaires. Ces besoins spécifiques ont suscité l’émergence de nouveaux métier orientés « data ».
Le Master en Science des Données propose une formation en méthodes scientifiques et outils technologiques pour répondre à des questions sociétales ou scientifiques sur base du traitement de données souvent massives (« Big Data »). Cette discipline nécessite d’associer, le plus souvent, une modélisation structurée du problème d’intérêt à l’informatique, aux statistiques et aux mathématiques pour apporter une solution rigoureuse, quantitative et opérationnelle à la question posée. Une infrastructure informatique et des algorithmes de calcul complexe complémentent aussi ces méthodes scientifiques pour permettre la structuration et le traitement des données.
Les domaines d’application de la science des données sont extrêmement variés : la prise de décisions politiques et sécuritaires, la publicité en ligne en temps réel, le e-commerce, le traitement de données de réseau, le traitement de données financières ou de production industrielle, la recherche biomédicale basée sur des donnés o-mics ou d’imagerie.
Votre profil
Vous avez terminé un diplôme de bachelier ou de master dans lequel vous avez acquis des compétences solides et un goût pour les trois socles de base des sciences des données : les mathématiques, la statistique et l’informatique ainsi qu’une curiosité pour les domaines d’application de ces disciplines.
Vous maitrisez l’anglais technique et êtes capable de suivre des cours, lire de la documentation scientifique, rédiger des rapports et vous exprimer oralement dans cette langue. Vous disposez des compétences générales et qualités personnelles nécessaires pour aborder un diplôme de master scientifique telles que l’autonomie, un esprit critique, de la rigueur, une capacité d’autoapprentissage et à rechercher ou traiter de l’information.
Un bloc d’enseignement supplémentaire (de maximum 60 crédits) est proposé aux étudiants n’ayant pas toutes ces compétences.
Votre Futur Job
Votre diplôme de master en sciences des données, orientation statistique, vous prépare pour des postes de « data scientist », « data analyst », « data and analytics manager » ou tout simplement de « statisticien » et prépare à prendre des responsabilités dans ces domaines.
Votre Programme
Le programme de Master en Science des Données de l’UCL, décliné en deux orientations, s’appuie sur les 4 socles communs suivants :
- Les structures de données et les algorithmes pour le traitement de données.
- L’inférence statistique et la modélisation.
- Les théories de l’apprentissage, la fouille de données et la visualisation de données de grande dimension.
- Les aspects industriels et business des sciences de données et de l’analytics.
L’orientation « Statistique» offerte par la LSBA (Louvain School en statistique, biostatistique et sciences actuarielles) propose, en complément à ces 4 socles communs, une formation plus spécialisée en méthodes statistiques utiles en science des données et une forte ouverture vers la mise en oeuvre des outils dans différents domaines d’application en particulier de la gestion, de la finance et des sciences humaines.
L’école polytechnique de Louvain (EPL) propose à l’UCL une seconde orientation au master en sciences des données qui complémente les 4 socles communs avec une formation plus spécialisée en "Technologies de l’Information" via deux options en "Systèmes informatiques" et "Méthodes numériques et optimisation".
Votre Parcours
Vous développerez prioritairement des compétences disciplinaires transversales, solides et approfondies pour être capable d’aborder un large spectre de problèmes de science des données et mener à bien des projets ou développer de la recherche dans le domaine.
Votre programme vous offrira des occasions de découvrir, via des projets, stages ou cours appliqués, les champs d’application extrêmement variés des sciences des données.