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La science des données vous interpelle à l'ère du big data ?
Vous souhaitez prendre part aux prises de décision dans le domaine de la santé à travers l'analytique des données massives ?
Vous souhaitez vous former à un métier d'avenir alliant santé, machine-learning, et intelligence artificielle ?
Avec le parcours "Data Science pour la santé" en partenariat avec Polytech' Lille, vous deviendrez de véritables spécialistes dans les domaines du big data, du machine-learning et de l'intelligence artificielle appliqués au domaine de la santé !
Le parcours "Data Science pour la Santé » du Master Ingénierie de la Santé" a pour objectif de former des professionnels de haut niveau, capables de faire face aux enjeux de l’exploitation des données massives de santé, afin d’en exprimer le potentiel au maximum.
Il s’agit pour ces experts en sciences de la donnée de santé, non seulement de disposer des connaissances et savoir-faire nécessaires à la conception et implémentation d’une architecture « big data » mais aussi l’exploitation pertinente de l’information grâce à la maitrise de l'analytique de grands volumes de données afin d'en tirer des avantages pour le secteur de la santé et des sciences du vivant.
La révolution numérique en cours se traduit par une explosion du nombre de données de santé disponibles. De la génomique aux systèmes d’auto-mesure du « Quantified-self » via les dispositifs embarqués en passant par les écrits réalisés par les professionnels de santé ainsi que les données d’imagerie ou encore les traces laissées sur les autoroutes de l’information (e.g. : réseaux sociaux, blogs, forums), la donnée de santé présente de nombreux défis du fait de :
A la massification de la donnée de santé s’ajoute la nécessité de comprendre et de prendre en compte les modalités (techniques et scientifiques) de sa production et de sa validation ; ce qui suggère un haut niveau de maîtrise des circuits et technologies de production de cette donnée.
Ces grandes masses de données de santé comportent en revanche d’importantes promesses pour les actions de santé publique, profitables au plus grand nombre, et une médecine mieux informée et s’appuyant sur des innovations adossées à l’exploitation des données. Bien accompagnée, cette révolution devrait soutenir le prochain allongement de la durée de vie des populations ou à tout le moins une espérance de vie élevée en meilleure santé. C’est précisément le rôle des "Data Scientists" en santé d’assurer cet accompagnement technique, technologique et scientifique grâce à leur profil multidisciplinaire.
Le Master Data Science pour la Santé est le résultat d'une collaboration entre le monde académique et le monde socio-professionnel. Le Master a reçu le soutien de grandes institutions à l’instar de Bayer Healthcare, Soladis, Florimond-Desprez, Genes Diffusion ainsi que d’Eurasanté et le Pôle Nutrition Santé Longévité. En outre, il bénéficie de l’appui de l’Agence française de la santé numérique (ASIP-santé) et du think tank international le « Healthcare Data Institute », qui sont des partenaires privilégiés de cette formation.
L’équipe pédagogique est composée d’enseignants, denseignants-chercheurs de l’Université de Lille (ILIS, Polytech’Lille) et de professionnels des données de santé des différentes organisations parties prenantes de ce master. La participation de ces professionnels se fera sous la forme d’enseignements directs, de séminaires, et surtout grâce à leur implication dans les stages et/ou projets de thèse professionnelle en partenariat avec les universitaires.
A l’issue de la formation, le data scientist en santé d’un profil polyvalent est doté d’une triple compétence :
L'admission en première année de master est subordonnée à l'examen du dossier du candidat / de la candidate selon les modalités suivantes :
Formation ouverte au recrutement : Oui
Capacité d'accueil : 60 places
Langues vivantes enseignées :
Mentions de licence conseillée :
Campagne de recrutement nationale:
Modalités de candidature :
Attendus :
Critères d'examen du dossier:
Déposez votre candidature en suivant ce lien https://monmaster.gouv.fr
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, d'un autre parcours de la mention ou d'un autre établissement d'enseignement supérieur doivent formuler une demande d'intégration selon les modalités suivantes :
Formation ouverte au recrutement : Oui
Capacité d'accueil : 45 places
Langues vivantes enseignées :
Déposez votre candidature sur la plateforme Ecandidat de l'université de Lille https://ecandidat.univ-lille.fr
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 être complétés au besoin par le programme détaillé des UE).
Attendus :
- Adéquation du projet professionnel présenté avec les objectifs du parcours de formation souhaité et ses débouchés professionnels.
- Analyse du CV et lettre de motivation.
- Résultats lors des années de formation précédentes
Les enseignements du Master Data Science pour la Santé doivent promouvoir une pensée et une approche translationnelle, afin de fournir des connaissances et savoir-faire susceptibles d’être appliqués pour aider le secteur biologie-santé ainsi que la médecine en pleine mutation. Les étudiants issus de formations initiales variées peuvent tirer profit des enseignements puisque le Master a été structuré pour assurer :
Deux périodes en entreprise sont inscrites dans le programme afin que l’étudiant mette en pratique les connaissances acquises et complètent ces compétences sur le terrain.
La seconde année de Master, un rythme d’alternance sera proposé.
Dans les 2 cas, l’expérience professionnelle peut être réalisée en France ou à l’étranger.
L’insertion professionnelle des titulaires du Master "Data Science pour la Santé" se fera dans le secteur de :
Les impétrants exerceront des métiers de Data Analyst en santé, Data Scientist en santé (puis en tant que Chief Data Manager) ou de Data scientist hospitalier à l’interface entre l’informatique et les soins de santé (cadre/ingénieur dans le secteur public ou privé). Ils peuvent exercer ces rôles au sein d’une équipe R&D pour l’industrie pharmaceutique ou agro-alimentaire, que ce soit dans de grands groupes ou dans des PME innovantes : Sociétés de conseil, Sociétés de Service en Informatique (SSII) et au sein des start-ups.