-
Tronc commun
Data structures and algorithms for data analysis
EN
q1
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Jean-Charles Delvenne (coord.)
> Gautier Krings (compensates Vincent Blondel)
Jean-Charles Delvenne (coord.), Gautier Krings (compensates Vincent Blondel)
Machine learning
EN
q2
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Thibault Helleputte (compensates Pierre Dupont)
Thibault Helleputte (compensates Pierre Dupont)
EN
q1
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> John Lee
> Michel Verleysen
John Lee, Michel Verleysen
Statistics
-
Professional Focus
Content:
L'étudiant·e sélectionne 30 crédits parmi:
EN
q2
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Yves Deville
> Bernard Geubelle
Yves Deville, Bernard Geubelle
EN
q1
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Sébastien Jodogne
> Siegfried Nijssen
Sébastien Jodogne, Siegfried Nijssen
EN
q1+q2
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Gianluca Bianchin
> Frédéric Crevecoeur (coord.)
> Jean-Charles Delvenne
> François Glineur
> Julien Hendrickx
> Laurent Jacques
> Raphaël Jungers
> Estelle Massart (compensates Anthony Papavasiliou)
> Geovani Nunes Grapiglia
Pierre-Antoine Absil, Gianluca Bianchin, Frédéric Crevecoeur (coord.), Jean-Charles Delvenne, François Glineur, Julien Hendrickx, Laurent Jacques, Raphaël Jungers, Estelle Massart (compensates Anthony Papavasiliou), Geovani Nunes Grapiglia
EN
q1+q2
15h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Catherine Legrand
> Christian Ritter
Catherine Legrand, Christian Ritter
LDATE2990
Master thesis in data analytics
The graduation project can be written and presented in French or English, in consultation with the supervisor. It may be accessible to exchange students by prior agreement between the supervisors and/or the two universities.
LEPL2020
Professional integration work
Les modules du cours LEPL2020 sont organisés sur les deux blocs annuels du master. Il est fortement recommandé à l’étudiant.e de les suivre dès le bloc annuel 1, mais il.elle ne pourra inscrire le cours que dans son programme de bloc annuel 2.
EN
q1+q2
30h+15h
2
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Myriam Banaï
> Francesco Contino (coord.)
> Delphine Ducarme
> Jean-Pierre Raskin
Myriam Banaï, Francesco Contino (coord.), Delphine Ducarme, Jean-Pierre Raskin
-
Options
L'étudiant·e complète son programme pour arriver à min. 90 crédits disciplinaires (dispensés dans les Masters EPL ou sigle STAT, y compris le TFE) en ce non compris les éventuels compléments pris par certains étudiants qui manqueraient de base. Il n'est pas obligatoire de valider une option.
Dans la rubrique "Options et cours au choix en connaissances socioéconomiques", l'étudiant·e valide une des deux options ou choisit obligatoirement au minimum 3 crédits parmi les cours au choix ou les cours de l’option en enjeux de l’entreprise.-
Majors in data science
-
Major in computer systems
Content:
Compulsory courses :
Elective courses
EN
q1
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Etienne Riviere
> Ramin Sadre
Etienne Riviere, Ramin Sadre
-
Major in numerical methods and optimization
Content:
Compulsory courses
EN
q1
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> François Glineur
> Geovani Nunes Grapiglia
François Glineur, Geovani Nunes Grapiglia
EN
q1
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Jean-Charles Delvenne (compensates Raphaël Jungers)
Jean-Charles Delvenne (compensates Raphaël Jungers)
One course between
EN
q1
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Julien Hendrickx
> Geovani Nunes Grapiglia
Julien Hendrickx, Geovani Nunes Grapiglia
Elective courses
EN
q2
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Philippe Chevalier
> Mehdi Madani (compensates Philippe Chevalier)
Philippe Chevalier, Mehdi Madani (compensates Philippe Chevalier)
EN
q2
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Mehdi Madani (compensates Anthony Papavasiliou)
Mehdi Madani (compensates Anthony Papavasiliou)
EN
q2
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Geovani Nunes Grapiglia
Geovani Nunes Grapiglia
EN
q1+q2
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Gianluca Bianchin
> Frédéric Crevecoeur (coord.)
> Jean-Charles Delvenne
> François Glineur
> Julien Hendrickx
> Laurent Jacques
> Raphaël Jungers
> Estelle Massart (compensates Anthony Papavasiliou)
> Geovani Nunes Grapiglia
Pierre-Antoine Absil, Gianluca Bianchin, Frédéric Crevecoeur (coord.), Jean-Charles Delvenne, François Glineur, Julien Hendrickx, Laurent Jacques, Raphaël Jungers, Estelle Massart (compensates Anthony Papavasiliou), Geovani Nunes Grapiglia
EN
q1+q2
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Laurent Jacques (compensates Anthony Papavasiliou)
Pierre-Antoine Absil, Laurent Jacques (compensates Anthony Papavasiliou)
-
Major in Cryptography and information security
As with the Master’s degree engineering programmes in electricity, computer sciences and applied mathematics, this major provides students with the knowledge of fundamental algorithms and mathematics in order to better understand information security as well as the design and implementation of solutions for problems related to electronic circuits and information systems.
Content:
Elective courses
In order to validate this option INFO and MAP students have to take at least 20 credits and the ELEC, DATE and DATI students have to take at least 15 credits among:
EN
q2
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> François-Xavier Standaert
François-Xavier Standaert
EN
q2
30h+15h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Jérôme Louveaux
> Benoît Macq
> Olivier Pereira
Jérôme Louveaux, Benoît Macq, Olivier Pereira
FR
q1
30h+15h
5
credits
> English-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Emmanuel Caprace
> Olivier Pereira
Pierre-Emmanuel Caprace, Olivier Pereira
EN
q1
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Olivier Pereira
> François-Xavier Standaert
Olivier Pereira, François-Xavier Standaert
-
Cours au choix disciplinaires
Content:
Statistics
EN
q1+q2
15h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Catherine Legrand
> Christian Ritter
Catherine Legrand, Christian Ritter
Machine learning, vision and artificial intelligence
EN
q1
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Christophe De Vleeschouwer (coord.)
> Laurent Jacques
Christophe De Vleeschouwer (coord.), Laurent Jacques
EN
q1
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Vincent Branders (compensates Pierre Dupont)
Vincent Branders (compensates Pierre Dupont)
EN
q1
30h+15h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Anaïs Tack (compensates Pierre Dupont)
Anaïs Tack (compensates Pierre Dupont)
EN
q2
30h+15h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Jérôme Louveaux
> Benoît Macq
> Olivier Pereira
Jérôme Louveaux, Benoît Macq, Olivier Pereira
EN
q1
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Sébastien Jodogne
> Siegfried Nijssen
Sébastien Jodogne, Siegfried Nijssen
Data structures and algorithms for data analysis
EN
q1
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Olivier Pereira
> François-Xavier Standaert
Olivier Pereira, François-Xavier Standaert
-
-
Options et cours au choix en connaissances socio-économiques
-
Business risks and opportunities
Content:
FR
q1
30h+5h
4
credits
Teacher(s):
> Vincent Cassiers
> Werner Derycke
Vincent Cassiers, Werner Derycke
One course between
From 3 to 5credit(s)EN
q2
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Axel Gosseries
> Olivier Pereira
Axel Gosseries, Olivier Pereira
Cours en marketing
Cours en Sourcing and Procurement
EN
q1
30h
5
credits
Teacher(s):
> Constantin Blome
> Antony Paulraj (compensates Per Joakim Agrell)
Constantin Blome, Antony Paulraj (compensates Per Joakim Agrell)
Alternative to the major in business risks and opportunities for computer science students
Computer science students who have already taken courses in this field while pursuing their Bachelor's degree may choose between 16-20 credits from the courses offered in the management minor for computer sciences.
-
Major in small and medium sized business creation
Commune à la plupart des masters de l'EPL, cette option a pour objectif de familiariser l'étudiant·e avec les spécificités de l'entreprenariat et de la création d’entreprise afin de développer chez lui les aptitudes, connaissances et outils nécessaires à la création d'entreprise.
Cette option rassemble des étudiants de différentes facultés en équipes interdisciplinaires afin de créer un projet entrepreneurial. La formation interdisciplinaire en création d’entreprise (CPME) est une option qui s’étend sur 2 ans et s’intègre dans plus de 30 Masters de 9 facultés/écoles de l’UCLouvain. Le choix de l’option CPME implique la réalisation d’un mémoire interfacultaire (en équipe) portant sur un projet de création d’entreprise. L’accès à cette option, ainsi qu'à chacun des cours, est limité aux étudiant·es sélectionnés sur dossier. Toutes les informations sur www.uclouvain.be/cpme.
L'étudiant.e qui choisit de valider cette option doit sélectionner au minimum 20 crédits et au maximum 25 crédits. Cette option n'est pas accessible en anglais et ne peut être prise simultanément avec l'option « Enjeux de l'entreprise ».
Content:
Required courses for the major in small and medium sized businesses
LCPME2003
Plan d'affaires et étapes-clefs de la création d'entreprise
Les séances du cours LCPME2003 sont réparties sur les deux blocs annuels du master. L'étudiant doit les suivre dès le bloc annuel 1, mais ne pourra inscrire le cours que dans son programme de bloc annuel 2.
Prerequisite CPME courses
Student who have not taken management courses during their previous studies must enroll in LCPME2021.
-
Cours au choix en connaissances socio-économiques
Content:
FR
q1+q2
30h
10
credits
Teacher(s):
> Dimitri Lederer
> Jean-Pierre Raskin
Dimitri Lederer, Jean-Pierre Raskin
EN
q1
30h+15h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Benoît Macq
> Jean-Pierre Raskin
> Benoît Raucent
Benoît Macq, Jean-Pierre Raskin, Benoît Raucent
EN
q1+q2
15h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Catherine Legrand
> Christian Ritter
Catherine Legrand, Christian Ritter
EN
q1+q2
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Laurent Jacques (compensates Anthony Papavasiliou)
Pierre-Antoine Absil, Laurent Jacques (compensates Anthony Papavasiliou)
EN
q1+q2
30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Gianluca Bianchin
> Frédéric Crevecoeur (coord.)
> Jean-Charles Delvenne
> François Glineur
> Julien Hendrickx
> Laurent Jacques
> Raphaël Jungers
> Estelle Massart (compensates Anthony Papavasiliou)
> Geovani Nunes Grapiglia
Pierre-Antoine Absil, Gianluca Bianchin, Frédéric Crevecoeur (coord.), Jean-Charles Delvenne, François Glineur, Julien Hendrickx, Laurent Jacques, Raphaël Jungers, Estelle Massart (compensates Anthony Papavasiliou), Geovani Nunes Grapiglia
EN
q2
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Yves Deville
> Bernard Geubelle
Yves Deville, Bernard Geubelle
-
-
Others elective courses
-
Others elective courses
Content:
The elective courses being recommended and available for Master students in Data Sciences Engineering are listed here above, in the majors and other lists of elective courses. However, a student can further suggest other courses that would be relevant for his.her personal curriculum, pending that this is compliant with the rules for setting up a personal Master program.
Languages
Students may select from any language course offered at the ILV. Special attention is placed on the following seminars in professional development:
ES
q1
30h
3
credits
Teacher(s):
> Rocio Cuberos Vicente
> Paula Lorente Fernandez (coord.)
Rocio Cuberos Vicente, Paula Lorente Fernandez (coord.)
ES
q1
30h
5
credits
Teacher(s):
> Rocio Cuberos Vicente
> Paula Lorente Fernandez (coord.)
Rocio Cuberos Vicente, Paula Lorente Fernandez (coord.)
NL
q1 or q2
30h
3
credits
Teacher(s):
> Marie-Laurence Lambrecht (coord.)
Marie-Laurence Lambrecht (coord.)
NL
q1 or q2
30h
3
credits
Teacher(s):
> Dag Houdmont
> Marie-Laurence Lambrecht (coord.)
Dag Houdmont, Marie-Laurence Lambrecht (coord.)
Group dynamics
FR
q1
15h+30h
3
credits
Teacher(s):
> Delphine Ducarme
> Claude Oestges (coord.)
> Thomas Pardoen
> Benoît Raucent
Delphine Ducarme, Claude Oestges (coord.), Thomas Pardoen, Benoît Raucent
FR
q2
15h+30h
3
credits
Teacher(s):
> Delphine Ducarme
> Claude Oestges (coord.)
> Thomas Pardoen
> Benoît Raucent
Delphine Ducarme, Claude Oestges (coord.), Thomas Pardoen, Benoît Raucent
Autres UEs hors-EPL
L'étudiant·e peut choisir maximum 8 ects de cours hors EPL considérés comme non-disciplinaires par la commission de diplôme
-
-
-
Preparatory Module
(only for students who qualify for the course via complementary coursework)
To access this Master, students must have a good command of certain subjects. If this is not the case, students must take supplementary classes chosen by the faculty to satisfy course prerequisites.
Mathématique - Analyse et algèbre linéaire
L'étudiant choisit un des modules suivants :
Module 1
FR
q1
45h+37.5h
7
credits
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> François Glineur
Pierre-Antoine Absil, François Glineur
FR
q2
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Christophe Craeye
> Enrico Vitale
Christophe Craeye, Enrico Vitale
Module 2
Probabilités et statistique
L'étudiant choisit un des modules suivants :
Module 1
Module 2
FR
q1
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Jean-Charles Delvenne
> Olivier Pereira
Jean-Charles Delvenne, Olivier Pereira
FR
q1
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Donatien Hainaut
> Laurent Jacques
Donatien Hainaut, Laurent Jacques
Programmation et informatique
FR
q1
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Kim Mens
> Siegfried Nijssen
> Charles Pecheur
Kim Mens, Siegfried Nijssen, Charles Pecheur
FR
q1
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Sébastien Jodogne
> Ramin Sadre
> Pierre Schaus
Sébastien Jodogne, Ramin Sadre, Pierre Schaus
Un cours parmi :
EN
q1
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Jean-Charles Delvenne
> Jean-Charles Delvenne (compensates Vincent Blondel)
Jean-Charles Delvenne, Jean-Charles Delvenne (compensates Vincent Blondel)
Systèmes informatiques :
Méthodes numériques et optimisation :
Un cours parmi :
FR
q2
30h+30h
6
credits
Teacher(s):
> Estelle Massart
> Loïc Quertenmont
Estelle Massart, Loïc Quertenmont
Other EU to be determined with the Study Advisor
Depending on his / her previous academic background, the student (in consultation with the study advisor) can add other UEs in order to acquire the necessary prerequisites for the program.
