Master — Master Informatique — Science des données

Niveau Master (M1-M2) | Volume horaire 600-800h sur 2 ans (120 ECTS) | Discipline Formel

Programme du master Informatique — Science des données. Contenu généré à partir de la taxonomie des savoirs et du référentiel d'UE.

Sources : Cadre national MESRI, Trouver mon master

M1 — Première année de master

Objectif : Approfondissement disciplinaire et méthodologique

Volume horaire : 300-400h dont CM, TD, projets + stage 2-3 mois

M1.1 — Optimisation et programmation linéaire
  • Notions : algorithme, boucle, recherche, tri, performance, théâtre postdramatique

M1.2 — Génie logiciel et tests
  • Notions : système d'exploitation, processus, test, débogage, liste chaînée, pile, Von Neumann, processeur

M1.3 — Bio-informatique
  • Notions : informatique, algorithme, donnée, complexité, abstraction, automatisation

M1.4 — Cryptographie
  • Notions : POO, classe

M1.5 — Traitement du signal
  • Notions : traitement, signal, algorithme, donnée, complexité, abstraction, automatisation

M1.6 — Apprentissage automatique
  • Notions : apprentissage, automatique, algorithme, donnée, complexité, abstraction, automatisation

M1.7 — Approfondissement : Intelligence artificielle
  • Notions : intelligence, artificielle, apprentissage profond, classification, donnée, entraînement, généralisation, algorithme

M2 — Deuxième année de master

Objectif : Spécialisation et préparation à la professionnalisation ou à la thèse

Volume horaire : 300-400h dont parcours spécialisé + mémoire/stage 4-6 mois

M2.1 — Cybersécurité
  • Notions : cybersécurité, algorithme, donnée, complexité, abstraction, automatisation

M2.2 — Traitement automatique des langues
  • Notions : traitement, automatique, langues, algorithme, donnée, complexité, abstraction, automatisation

M2.3 — Bio-informatique (M2)
  • Notions : informatique, algorithme, donnée, complexité, abstraction, automatisation

M2.4 — Intelligence artificielle (M1)
  • Notions : intelligence, artificielle, algorithme, donnée, complexité, abstraction, automatisation

M2.5 — Spécialisation : Intelligence artificielle
  • Notions : intelligence, artificielle, apprentissage profond, classification, donnée, entraînement, généralisation, algorithme

M2.6 — Séminaire de recherche — formel
  • Notions : séminaire, lecture critique, état de l'art, présentation