Master Ingénierie Mathématique et Data Science

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Présentation

L’objectif de la formation est de proposer une formation en ingénierie mathématique et informatique pour une insertion professionnelle dans les secteurs d’activité intéressés par les outils très récents (optimisation, modélisation, data mining, Big data, machine learning, méthodes statistiques). Ces outils interviennent dans des problèmes industriels, économiques et plus particulièrement dans le traitement des données massives : marketing, réseaux sociaux, secteur industriel, médical.

La science des données et la modélisation impactent fortement de nombreux secteurs. Les étudiants issus de ses formations sont très attendus sur le marché du travail. Ces métiers se déclinent de nombreuses façons, allant de la mise en place de nouvelles générations de systèmes d’information décisionnels au développement d’applications complètement nouvelles (autour du e-commerce, de la recommandation, mixage de réseaux sociaux, fusion d’information hétérogènes pour la finance, gestion ou pour la santé).

Il s’agit pour les étudiants d’identifier et assimiler des outils et techniques pour résoudre des problèmes complexes de modélisation, optimisation et d’analyse des données.

Objectifs

La formation prépare à tous les métiers en lien avec l’application des mathématiques et de l’informatique dans les domaines économiques, du calcul, de l’optimisation et science des données (Data Science).

Admission
L’admission est sur dossier, la formation est ouverte aux étudiants titulaires d’une licence de mathématique ou Informatique, ou encore d’un diplôme d’ingénieur.
La formation accueille aussi des étudiants étrangers via le portail Campus France (procédure « Etudes en France »).

Il est nécessaire de maitriser les éléments de base de la programmation pour les étudiants issus de la licence de mathématique et une bonne connaissance des mathématiques fondamentales (Algèbre-Analyse-probabilités) pour les étudiants issus de la licence d’informatique.

Candidature au niveau M1 :

Les candidatures en 1ère Année de Master se font uniquement par dossier électronique sur la plateforme mon Master (période de candidature du 22 mars au 18 avril 2023).

Candidature au niveau M2 :

Les candidatures en 2ème Année de Master se font uniquement par dossier électronique sur la plateforme ecandidat.uha.fr  (période de candidature de mi avril à mi juin 2023).

Pour plus d’informations veuillez contacter le responsable du Master

Insertion Professionnelle
Un diplômé de cette formation exercera par exemple comme Data Analyste ou Data Scientist dont le métier consiste à récolter, traiter et tirer des conclusions sur les données en rapport avec la problématique de l’entreprise. Il est capable de les visualiser pour les communiquer au reste de l’entreprise.
Voici les missions d’un data scientist
1) Comprendre la problématique marketing, commerciale, fidélisation clients, ressources humaines …
2) Trouver une modélisation statistique pour répondre à la problématique
3) Déterminer quelles sont les données pertinentes (déjà existantes ou à récupérer).
4) Analyser les données à l’aide d’outils mathématiques et restituer les résultats.

Un autre métier visé par la formation est Ingénieur de Calcul.

Une grande expertise en programmation et en écriture de code n’est pas nécessaire pour ces métiers car il suffit de savoir choisir et composer les bons logiciels et surtout de comprendre les mathématiques et l’environnement du métier.

La formation prépare à tous les métiers en lien avec l’application des mathématiques et de l’informatique dans les domaines économiques, du calcul, de l’optimisation et science des données.

La formation donne également les bagages nécessaires pour préparer une thèse de doctorat dans le domaine des mathématiques appliquées ou Informatique théorique.

Modalité d'enseignement
Cette formation est organisée sur 4 semestres sur le campus Illberg de Mulhouse.
Les unités d’enseignement disciplinaires sont assurées par des enseignants-chercheurs (Professeurs ou Maître de Conférences) membres de l’Institut de Recherche en Informatique, Mathématiques Automatique et Signal (IRIMAS).
Des intervenants extérieurs, du monde des entreprises, viendront compléter la formation sur des aspects plus professionnels.

Programme
La première année consiste à apprendre et renforcer les bases mathématiques et les outils nécessaires à la science des données et la modélisation comme l’Analyse appliquées, l’analyse matricielle, la recherche opérationnelle, les probabilités et statistiques ainsi que les éléments du calcul scientifique et l’optimisation mathématiques. De plus l’accent est mis aussi sur l’informatique par des compléments de programmation, l’algorithmique géométrique, les bases de java, la conception de systèmes d’information, l’informatique décisionnelle ainsi que l’Analyse et traitement d’images.

La deuxième année permet d’acquérir des compétences plus spécifiques dans le domaine de la statistique, la science des données, l’analyse big data et apprentissage, la mathématique du signal, la théorie des graphes et l’optimisation.

L’étudiant doit réaliser des projets en première et deuxième années. Un stage de 3 à 5 mois est prévu au second semestre de la deuxième année. Par ailleurs des cours d’anglais et de communication sociétale sont prévus ainsi que des interventions de professionnels.

Stage
La formation inclut des stages en entreprises ou dans des laboratoires en deuxième année. L’étudiant peut également suivre un stage en première année sous conditions.
Ouverture à l'international
L’étudiant a la possibilité d’effectuer un semestre ou une année à l’étranger dans le cadre du programme Erasmus. L’université dispose d’un grand nombre d’accords avec des universités en Allemagne, Belgique, Espagne, Italie, Roumanie, Suède, USA, ….
L’étudiant utilisant la mobilité Erasmus+ bénéficiera d’une bourse et d’une validation automatique des crédits acquis à l’étranger.

Voir la rubrique Relations internationales

Les plus de la formation
La formation proposée répond à un besoin grandissant dans le domaine de la science des données, de la modélisation et de l’optimisation.

Le taux de placement des étudiants sortants de ces formations est le plus élevé parmi toutes les disciplines, il se rapproche des 100%.