Description

Les sciences des données transforment l’industrie, des start-ups aux grandes entreprises en passant par les GAFAM. Notre master propose une formation dédiée à ces technologies, mêlant transmission des connaissances théoriques et acquisition du savoir-faire pratique.

Les trois lettres DAC correspondent aux trois principaux pôles de compétences autour desquels s’articulent la formation. Chaque domaine est adossé à une équipe de recherche de renommée internationale garante d’un enseignement de l’état de l’art.

  • Données massives, base de données, algorithmique distribuée et passage à l’échelle.
  • Apprentissage statistique, machine learning, deep learning, apprentissage par renforcement.
  • Connaissances, déduction, causalité, logique formelle classique et logique floue.

Notre partenariat avec le Master Apprentissage & Algorithmes (M2A), dépendant de l’UFR de mathématiques, nous permet également d’explorer plus profondément les fondations théoriques des algorithmes d’analyse de données.

Public visé & recrutement

Le recrutement en M1 : 40 étudiants par an

  • Essentiellement réalisé au niveau L3 (ou équivalent) en Informatique et Informatique/Mathématique.
  • Quelques candidatures bien motivées provenant d’autres domaines sont retenues chaque année (philosophie/informatique, EEA, …).

Niveau M2 : 15 à 25 étudiants par an (en plus des M1)

  • Le parcours accueille chaque année des étudiants externes, en particulier des étudiants en dernière année d’écoles d’ingénieur (Télécom ParisTech, Mines de Paris, Polytechnique, etc…) qui veulent faire un double diplôme.
  • Quelques étudiants d’autres masters & Campus France sont recrutés chaque année.

Le mélange entre des étudiants spécialistes de l’informatique et des profils plus généralistes crée une émulation très intéressante dans la promotion.
Les candidats doivent avoir des bases solides en informatique (algorithmique, programmation, bases de données…) ainsi que des notions fondamentales en mathématiques (probabilités, statistiques, logique inductive).

Le parcours DAC n’est pas proposé en alternance.

Les sciences des données étant un sujet récent et peu enseigné en licence, nous considérons que le master requiert trop de cours fondamentaux (notamment en M1) pour permettre de proposer des conditions d’alternance satisfaisantes.

Candidater

  • Les candidatures M1 et M2 sont ouvertes jusqu’au 1er juin 2022 pour les résidents européens: lien.
  • Pour les résidents non-UE, les candidatures Campus-France ont lieu de janvier à mars: lien
  • Les responsables du parcours ne peuvent pas donner un avis général sur les candidatures avant la soumission.
  • Le parcours DAC n’est pas proposé en alternance.

FAQ sur les candidatures

Enseignement

Maquette pédagogique présentant grossièrement les UE centrées sur le machine learning, les bases de données et l’intelligence artificielle symbolique.

Plus d’informations

Séjours à l’étranger

Nous encourageons fortement et soutenons les étudiants candidats à la mobilité internationale. Des échanges réguliers ont lieu avec le Canada et la Hollande mais toutes les possibilités sont ouvertes. La carte des accords internationaux de Sorbonne Université.

Formation Continue

Les enseignants de DAC et du M2A proposent aussi leur cours en formation continue: lien

Débouchés Professionnels

Les métiers visés par le parcours DAC sont principalement axés sur la R&D. Les entreprises typiquement intéressées par le profil des étudiants de ce parcours sont: des acteurs majeurs du traitement de l’information, industriels (Dassault System, Google, Amazon) ou publics (BNF, INA, Etalab, Internet memory), des nouveaux spécialistes de la fouille de données, des start-ups aux licornes émergentes (Exalead, BlogSpirit, Dataiku), des grandes entreprises exploitant des solutions complexes telles que SAP (Renault, L’Oreal, Accenture, Total, …).

Le parcours ouvre naturellement vers la recherche, à la fois dans le domaine académique et dans le privé. Le taux de poursuite en thèse est de l’ordre de 40-50%.

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Intervenants