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L’Université de Lille propose une offre de formation complète, internationale et adossée à une recherche de pointe. Elle déploie un éventail de formations initiales et continues, adaptées aux besoins d’aujourd’hui et de demain et permettant à chaque étudiant de construire son projet personnel et professionnel dans 6 grands domaines de formation.

MASTER MATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS

Parcours Ingénierie, statistiques et numérique - Data sciences (M2)

  • Durée: 2 semestre(s)
  • Accessible en: Formation initiale , Formation continue
  • Stage: OBLIGATOIRE(S4)
  • Niveau de diplôme requis à l'entrée: BAC+4
  • Niveau de diplôme validé à la sortie: BAC+5
  • 20220105

Objectifs de la formation

Ce master propose une formation de haut niveau en mathématiques appliquées, en particulier en statistique, sciences des données et informatique. Le master met l’accent sur les aspects pratiques, en gardant une solide base théorique. La formation fournit :

  • un savoir-faire solide en probabilités et statistique,
  • une maîtrise des différents outils de l’analyse des données et de la data science (dont R, Python et C++),
  • une expertise des méthodes de modélisation, des algorithmes stochastiques, des techniques de programmation et de gestion des bases de données.
  • une spécialisation en anglais et une culture générale de l’entreprise.

Le contenu de la formation est régulièrement adapté à l’évolution des moyens, des méthodes et des besoins des entreprises, en particulier au vu des cursus professionnels des étudiants diplômés.

L’ équipe enseignante se compose d’universitaires mais aussi de nombreux intervenants issus du milieu professionnel. Ceci assure aux étudiants une ouverture d’esprit et des contacts utiles (stages, emplois) pour appréhender au mieux l’ensemble des métiers possibles à l’issue de la formation.

Spécificités de la formation

  • Dans ce master, la pédagogie met l’accent sur une forte interaction entre cours fondamentaux et modules pratiques. Tout au long de la scolarité, de nombreux projets sont menés en application et approfondissement des théories acquises, dont plusieurs sur des cas concrets avec des données réelles. Le mémoire de recherche en master 1, puis 2 gros projets en fin de master 2, permettent de conclure chacune des années de formation par un travail complet et transversal, souvent en lien direct avec les entreprises.
  • Le contenu du master 2 est régulièrement mis à jour, en fonction de l’évolution des techniques et des besoins des entreprises. Nos étudiants sont opérationnels dès qu’ils sont diplômés, ce qui est très apprécié des entreprises.
  • Le master 2 est ouvert à l’alternance, en contrat d’apprentissage ou de professionalisation.
  • L’équipe pédagogique est constituée d’enseignants-chercheurs du laboratoire de mathématiques Paul Painlevé et du Département de Mathématiques de la faculté des sciences et technologies, ainsi que d’autres enseignants universitaires.
  • L’implication de nombreux intervenants issus du milieu professionnel assure aux étudiants une ouverture d’esprit et des contacts utiles (stages, emplois). La palette des métiers possibles après la formation est très vaste. La formation est très bien implantée et sa qualité est reconnue dans la région.

Compétences visées

Une attention particulière est portée à l’acquisition de compétences indispensables pour être directement opérationnels en entreprise. L’accent est mis sur la modélisation des problèmes, la mise en oeuvre des techniques et méthodes vues dans les modules mathématiques plus théoriques, l’apprentissage des langages de programmation et l’utilisation des logiciels spécialisés dans le traitement statistique et numérique des données.

Plusieurs projets rythment la formation et permettent aux étudiants d’appliquer ce qu’ils ont appris à des situations de plus en plus concrètes et qui finissent en master 2 par de véritables mises en situation. Un stage d’immersion en milieu professionnel est facultatif en 1ère année et un stage de 6 mois est obligatoire en 2ème année. Lors de ces stages, effectués au sein des entreprises, les étudiants mettent en pratique les connaissances et compétences acquises lors de ce cursus. Ils sont appréciés pour leur esprit d’initiative et pour leur profil rapidement opérationnel.

Modalités d'admission/ Conditions d'accès

EN MASTER 2

L’accès est de droit en master 2 pour les étudiant·e·s ayant validé le master 1 correspondant à l'université de Lille.
Les candidat·e·s issu·e·s d'une autre mention ou d'un autre établissement d'enseignement supérieur doivent formuler une demande d'intégration selon les modalités suivantes :

Formation ouverte au recrutement : Oui

Ouverture au recrutement sur Etudes en France : Oui

Capacité d'accueil : 20

Campagne de recrutement principale:

  • Date d’ouverture du recrutement : 20220509
  • Date de fermeture : 20220615
  • Date publication des résultats : 20220701

Modalités de candidature :

  • Dossier

Modalités d’examen des dossiers basées sur les pièces suivantes :

La lettre de demande d'intégration présentant le projet professionnel et personnel de recherche.
Les relevés de notes du Master1 (qui pourront tre compltés au besoin par le programme détaillé des UE).

Attendus :

lettre de motivation, éventuellement lettres de recommandation

Déposez votre candidature sur la plateforme https://ecandidat.univ-lille.fr

A titre indicatif, veuillez trouver ci-dessous la maquette des enseignements de l'année , déclinée par semestre et Bloc de Connaissances et de Compétences (BCC). La maquette de l'année sera consultable à compter du mois d'avril .

Organisation de la formation

Des enseignements organisés autour de Blocs de Connaissances et de Compétences (BCC). Chaque BCC représente un ensemble homogène et cohérent d’enseignements visant des connaissances et des compétences complémentaires qui répondent à un objectif précis de formation.

  • BCC OUTILS STATISTIQUES ET NUMÉRIQUES POUR LES DATASCIENCES, NIVEAU EXPERT
  • BCC ORIENTATION ENTREPRISE
  • BCC ORIENTATION RECHERCHE

Programme

UE 1 Machine learning 12 crédit(s)
UE 2 Modélisation : méthodes et outils 12 crédit(s)
UE 3 Outils informatiques pour les big data 6 crédit(s)

Poursuite d'études

La poursuite en doctorat est possible sans être le débouché principal, et sous certaines conditions (accès sur dossier). Le doctorat d’une durée de 3 ans s’effectue au sein d’un laboratoire de recherche en France ou à l’étranger. Dès thèses Cifre sont également possibles.

Voici quelques exemples de laboratoires français ayant accueilli des étudiants du master : Inria Lille Nord Europe, INSERM, thèse Cifre Université de Lille / Arcelor Mittal.

Insertion professionnelle

Ce master est conçu pour permettre une entrée immédiate dans le monde du travail. Le taux d’insertion professionnelle est excellent et les diplômés sont typiquement recrutés en tant que cadres.

Les fonctions exercées sont par exemple :

  • Responsable (qualité, production, organisation,…),
  • Chargé d’études (statistique, datamining, marketing, …),
  • Ingénieur (consultant développement, informatique décisionnelle, administrateur bases de données)
  • « Data scientist »

Ce master est en phase avec les débouchés offerts par les grandes entreprises régionales et nationales dans les secteurs de la vente à distance, de la banque/assurance, des services...

Retrouvez les études et enquêtes de l’ODiF (Observatoire de la Direction de la Formation) sur l’insertion professionnelle des diplômés de la licence sur : https://odif.univ-lille.fr.

DEPARTEMENT MATHEMATIQUES


https://sciences-technologies.univ-lille.fr/mathematiques/

FACULTE DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES


Campus Cité scientifique - Université de Lille
59655 Villeneuve d'ascq
https://sciences-technologies.univ-lille.fr/

DSA : Directeur Services d'Appui UFR/Faculté/Institut


WICKER Nicolas

Responsable Parcours


WICKER Nicolas