Master 2 mention sciences des donnees

UL - IDMC

Non finançable CPF
Salarié en poste / Demandeur d'emploi / Entreprise
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
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Durée
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Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 54 - Nancy
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 08 - Ardennes
  • 10 - Aube
  • 51 - Marne
  • 52 - Haute-Marne
  • 54 - Meurthe-et-Moselle
  • 55 - Meuse
  • 57 - Moselle
  • 67 - Bas-Rhin
  • 68 - Haut-Rhin
  • 88 - Vosges
Objectifs

Le Master 2 Science des Données s'adresse à différents profils professionnels : acteurs du secteur privé, public, entrepreneurs...

L'objectif est d'apporter par l'intermédiaire de ce master 2 une double compétence sur le traitement numérique des données.

Programme

La formation est conçue spécialement pour prendre en compte le niveau des stagiaires, notamment ceux ne disposant pas d'un diplôme en informatique. Pour les professionnels formés au numérique et souhaitant actualiser ou compléter leurs connaissances sur les domaines de la Data spécifiques, des quitus (validation automatique d'unité d'enseignement) sont prévus pour les matières informatiques.

En 24 mois, les stagiaires du Master 2 Science des Données enrichiront leur profil métier d'une solide compétence data pour :

  • connaître, concevoir, administrer les infrastructures IT permettant le stockage, la manipulation et la restitution des données,
  • explorer et exploiter les données métier issues des traitements, vulgariser et restituer les résultats aux décideurs, (visualisation),
  • élaborer les algorithmes complexes afin d'extraire, d'analyser et de transformer des données en indicateurs et informations au service des besoins métier,
  • améliorer les interactions avec les autres acteurs, définir et implanter leur stratégie autour des données.

Enseignements :

  • Fondements informatiques
  • Apprentissage et intelligence artificielle
  • Systèmes d'information décisionnel
  • Masse de données
  • Enseignements transverses
  • Immersion professionnelle

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