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Common core [46.0]
LDATI2990
Master thesis
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 qu’au plus tôt l’année où il.elle présente son travail de fin d’études.
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
One course to choose from
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
> Jean-Charles Delvenne
> François Glineur
> Julien Hendrickx
> Laurent Jacques
> Raphaël Jungers
> Estelle Massart (coord.)
> Geovani Nunes Grapiglia
Pierre-Antoine Absil, Gianluca Bianchin, Frédéric Crevecoeur, Jean-Charles Delvenne, François Glineur, Julien Hendrickx, Laurent Jacques, Raphaël Jungers, Estelle Massart (coord.), Geovani Nunes Grapiglia
EN
q1+q2
15h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Christian Ritter
> Laura Symul
Christian Ritter, Laura Symul
-
List of focuses
-
Professional Focus : Data Analytics [30.0]
Content:
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)
EN
q1
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> John Lee
> John Lee (compensates Michel Verleysen)
> Michel Verleysen
John Lee, John Lee (compensates Michel Verleysen), Michel Verleysen
-
Professional Focus : Cybersecurity [30.0]
Content:
EN
q2
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> François-Xavier Standaert
François-Xavier Standaert
EN
q1
30h+30h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Thomas Peters (compensates Olivier Pereira)
> François-Xavier Standaert
Thomas Peters (compensates Olivier Pereira), François-Xavier Standaert
EN
q1
30h+15h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Thomas Peters (compensates Olivier Pereira)
Thomas Peters (compensates Olivier Pereira)
EN
q2
30h+15h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Jérôme Louveaux
> Jérôme Louveaux (compensates Olivier Pereira)
> Benoît Macq
Jérôme Louveaux, Jérôme Louveaux (compensates Olivier Pereira), Benoît Macq
-
-
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: Information technology
-
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 optimisation
The student who wishes to validate this option chooses 15 credits among:
Content:
Compulsory courses
EN
q1
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> François Glineur
> Geovani Nunes Grapiglia
François Glineur, Geovani Nunes Grapiglia
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
q1
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Simon Vary (compensates Pierre-Antoine Absil)
Pierre-Antoine Absil, Simon Vary (compensates Pierre-Antoine Absil)
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
> Jean-Charles Delvenne
> François Glineur
> Julien Hendrickx
> Laurent Jacques
> Raphaël Jungers
> Estelle Massart (coord.)
> Geovani Nunes Grapiglia
Pierre-Antoine Absil, Gianluca Bianchin, Frédéric Crevecoeur, Jean-Charles Delvenne, François Glineur, Julien Hendrickx, Laurent Jacques, Raphaël Jungers, Estelle Massart (coord.), Geovani Nunes Grapiglia
EN
q1+q2
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Laurent Jacques
Pierre-Antoine Absil, Laurent Jacques
-
Elective technical courses
Content:
Statistics
FR
q2
15h+5h
4
credits
Teacher(s):
> Séverine Guisset
> Christian Ritter
Séverine Guisset, Christian Ritter
EN
q1+q2
15h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Christian Ritter
> Laura Symul
Christian Ritter, Laura Symul
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
q2
30h+15h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Jérôme Louveaux
> Jérôme Louveaux (compensates Olivier Pereira)
> Benoît Macq
Jérôme Louveaux, Jérôme Louveaux (compensates Olivier Pereira), Benoît Macq
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):
> Thomas Peters (compensates Olivier Pereira)
> François-Xavier Standaert
Thomas Peters (compensates Olivier Pereira), François-Xavier Standaert
FR
q2
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Eric Piette (compensates Yves Deville)
Eric Piette (compensates Yves Deville)
-
-
Options et cours au choix en connaissances socio-économiques
-
Business risks and opportunities
Content:
EN
q2
30h+5h
4
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Anne-Catherine Provost
Anne-Catherine Provost
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):
> Maxime Lambrecht (compensates Axel Gosseries)
> Maxime Lambrecht (compensates Olivier Pereira)
Maxime Lambrecht (compensates Axel Gosseries), Maxime Lambrecht (compensates Olivier Pereira)
Cours en marketing
FR
q2
30h
5
credits
Teacher(s):
> Nicolas Kervyn (compensates Karine Charry)
Nicolas Kervyn (compensates Karine Charry)
Cours en Sourcing and Procurement
EN
q1
30h
5
credits
Teacher(s):
> Per Joakim Agrell
> Antony Paulraj
Per Joakim Agrell, Antony Paulraj
EN
q1
30h
5
credits
Teacher(s):
> Constantin Blome
> Canan Kocabasoglu Hillmer
Constantin Blome, Canan Kocabasoglu Hillmer
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.
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Major in Interdisciplinary Program in Entrepreneurship - INEO
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 entrepeneuriat (INEO) 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 INEO 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 https://uclouvain.be/fr/etudier/ineo (https://uclouvain.be/fr/etudier/ineo).
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
LINEO2003
Plan d'affaires et étapes-clefs de la création d'entreprise
Les séances du cours LINEO2003 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 courses
Student who have not taken management courses during their previous studies must enroll in LINEO2021.
FR
q2
30h+15h
5
credits
Teacher(s):
> Yves De Rongé
> Philippe Grégoire (compensates Yves De Rongé)
Yves De Rongé, Philippe Grégoire (compensates Yves De Rongé)
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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):
> Christian Ritter
> Laura Symul
Christian Ritter, Laura Symul
EN
q1+q2
30h+22.5h
5
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Laurent Jacques
Pierre-Antoine Absil, Laurent Jacques
EN
q1+q2
30h
3
credits
> French-friendly
Teacher(s):
> Pierre-Antoine Absil
> Gianluca Bianchin
> Frédéric Crevecoeur
> Jean-Charles Delvenne
> François Glineur
> Julien Hendrickx
> Laurent Jacques
> Raphaël Jungers
> Estelle Massart (coord.)
> Geovani Nunes Grapiglia
Pierre-Antoine Absil, Gianluca Bianchin, Frédéric Crevecoeur, Jean-Charles Delvenne, François Glineur, Julien Hendrickx, Laurent Jacques, Raphaël Jungers, Estelle Massart (coord.), 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 recommended and available for Master students in Data Science Engineering are listed here above and in the courses of EPL. 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 programme.
Languages
Students may select from any language course offered at the ILV. Special attention is placed on the following seminars in professional development:
NL
q1 or q2
30h
3
credits
Teacher(s):
> Isabelle Demeulenaere (coord.)
Isabelle Demeulenaere (coord.)
NL
q1 or q2
30h
3
credits
Teacher(s):
> Isabelle Demeulenaere (coord.)
> Dag Houdmont
Isabelle Demeulenaere (coord.), Dag Houdmont
Group dynamics
FR
q1
15h+30h
3
credits
Teacher(s):
> Jean-Charles Delvenne (coord.)
> Delphine Ducarme
> Thomas Pardoen
> Benoît Raucent
Jean-Charles Delvenne (coord.), Delphine Ducarme, Thomas Pardoen, Benoît Raucent
FR
q2
15h+30h
3
credits
Teacher(s):
> Jean-Charles Delvenne (coord.)
> Delphine Ducarme
> Thomas Pardoen
> Benoît Raucent
Jean-Charles Delvenne (coord.), Delphine Ducarme, Thomas Pardoen, Benoît Raucent
Autres UEs hors-EPL
L'étudiant·e peut choisir maximum 8 ects de cours hors EPL considérées comme non-disciplinaires par la commission de diplôme
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-
-
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.
To enter the Master in Data Science, Information Technology orientation, the student must have a minimum of previous skills in mathematics, computer science, algorithms and probability-statistics. If this is not the case, he/she must add additional courses to his/her Master's program. The content of this additional training is determined by the program commission. The skills to be mastered correspond to those of the following courses:
Mathematics - Calculus and linear algebra
The student follows one of the following blocks:
Module 1
FR
q1
45h+37.5h
7
credits
Pierre-Antoine Absil, Guillaume Berger, François Glineur
FR
q2
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Christophe Craeye
> Enrico Vitale
Christophe Craeye, Enrico Vitale
Module 2
Probability and statistics
The student follows one of the following blocks:
Module 1
Module 2
FR
q1
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Jean-Charles Delvenne
> Jean-Charles Delvenne (compensates Olivier Pereira)
Jean-Charles Delvenne, Jean-Charles Delvenne (compensates Olivier Pereira)
FR
q1
30h+30h
5
credits
Teacher(s):
> Donatien Hainaut
> Laurent Jacques
Donatien Hainaut, Laurent Jacques
Programming and computer science
The student follows one of the following blocks:
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)
Computer systems:
The student follows one of the following blocks:
Numerical methods and optimisation:
The student follows one of the following blocks:
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.
Study programme archive
DATI2M - Louvain-la-Neuve
