L'objectif est de former des professionnels de l'informatique capables de comprendre les caractéristiques des différents types de données et la structure des ensembles de données complexes, d'identifier les relations entre elles, d'appliquer les transformations nécessaires aux données brutes, d'en tirer des conclusions et de modéliser des processus réels. Ils sont préparés à poursuivre leurs études au niveau doctoral. Compétences techniques acquises : a) Connaissances : Connaissance des concepts d'analyse de données, d'éthique, de sécurité des données, de mathématiques, de statistiques, des principes et contextes de la programmation, en particulier les types de données, les représentations, les procédures de transformation et d'optimisation, les statistiques multivariées et l'apprentissage automatique, nécessaires à une science des données innovante et de niveau recherche. Vous maîtriserez le fonctionnement des technologies actuelles d'analyse et de modélisation et serez capable de les appliquer à des situations concrètes, y compris à de grands volumes de données. Vous serez familiarisé avec les techniques de stockage, de traitement et de visualisation de grands volumes de données, ainsi qu'avec les propriétés des différents outils. Vous connaîtrez les principaux domaines d'application de la science des données, les problèmes associés, les principales pistes de solutions possibles et les limites des techniques utilisées. Capacité à établir des liens entre différents types de données, à extraire des informations à partir de transformations de données et à résoudre des problèmes dans un environnement multidisciplinaire.La maîtrise de l'anglais est suffisante pour le niveau de formation, la connaissance de la littérature anglophone, la compréhension et le traitement de textes techniques, ainsi que pour l'exécution des tâches professionnelles justifiant la certification, et pour le développement professionnel continu. Connaissance approfondie des enjeux réglementaires et des problématiques liées à la gestion, l'analyse et la modélisation des données, y compris les aspects juridiques et éthiques. Connaissance des enjeux de sécurité informatique. b) Compétences : Capacité à formaliser des problèmes complexes de classification, de modélisation et de prévision dans différentes disciplines, à définir les méthodes théoriques et pratiques nécessaires et à les résoudre. Capacité à concevoir les étapes de transformation des données brutes pour la tâche requise. Capacité à relier les données à d'autres informations contextualisées, en combinant différentes modalités. Connaissance des dépendances entre les éléments de données, de la structuration et des types de données. Capacité à adapter la stratégie d'analyse des données aux évolutions technologiques. Capacité à collaborer efficacement avec les disciplines liées aux sciences des données produisant les données à traiter et à analyser. Capacité à visualiser efficacement de grandes quantités de données et à interpréter les résultats. Capacité à générer des idées originales au-delà de l'identification et de la résolution des problèmes courants. Capacité à mener des recherches scientifiques indépendantes sous supervision professionnelle. Capacité à communiquer, présenter et interpréter des résultats, à rédiger des rapports et à traiter des documents techniques au moins en anglais et en plus de sa langue maternelle.Dans le cadre de son travail, il/elle explorera la possibilité de définir des objectifs de recherche, de développement et d'innovation et s'efforcera de les atteindre.
c) Attitude
Il/Elle suit les dernières évolutions en science des données et dans les disciplines connexes, notamment en mathématiques, en statistiques, en informatique et en intelligence artificielle, et cherche à les utiliser pour son propre développement. Il/Elle respecte et prend en compte dans son travail les points de vue différents des siens et considère que seuls les arguments professionnels sont acceptables. Il/Elle représente sa profession avec crédibilité et présente les résultats de son travail. Il/Elle s'engage à promouvoir et à mettre en œuvre un comportement écoresponsable.
d) Autonomie et responsabilité
Il/Elle accorde une grande importance à la précision dans l'exécution de ses tâches et au respect des délais. Capacité à travailler individuellement, en équipe ou en tant que chef d'équipe sur des tâches d'analyse, de modélisation et autres tâches liées à la science des données. Assume la responsabilité du travail des personnes qui travaillent avec ou sous sa responsabilité. Gérer de manière responsable, conformément à la réglementation en vigueur, les données sensibles et potentiellement confidentielles qui lui sont confiées. Exercer son activité professionnelle dans le plus grand respect de l'éthique professionnelle et scientifique.
