Master en sciences des données

Conditions d'admission

Le cours de master « Data Science » ne peut commencer qu'au semestre d'hiver. Les conditions d'admission sont les suivantes :

• Connaissances de base en algèbre linéaire, calcul différentiel et intégral, statistiques et programmation
• Licence ou diplôme équivalent
• Justificatif de compétences en anglais de niveau B2 du CECRL ou qualification équivalente*
• Maîtrise de l'allemand de niveau DSH 1 (équivalent à B2 du CECRL)*

Des informations complémentaires sur les conditions d'admission et les exigences linguistiques pour les candidats étrangers sont disponibles sur cette page.cette page.

Ce master porte sur…

Le master La science des données adopte une approche interdisciplinaire, reconnaissant que les solutions fondées sur les données sont applicables à un large éventail de domaines et de secteurs. En combinant les principes fondamentaux des statistiques, de l'informatique, des mathématiques et des connaissances spécifiques au domaine, ce cursus dote les étudiants des outils et de l'expertise nécessaires pour aborder des problèmes complexes dans divers domaines tels que la santé, la finance, le commerce, l'ingénierie et les sciences sociales.

Ce que les étudiants peuvent attendre

Modules obligatoires

1. Mathématiques de l'intelligence artificielle
2. Apprentissage automatique
3. Fondements de l'intelligence artificielle et de la science des données
4. Bases de données
5. Modélisation bayésienne
6. Science des données interdisciplinaire
7. Projets interdisciplinaires
8. Mémoire de master

Modules optionnels obligatoires

1. Apprentissage profond et intelligence artificielle générative
2. Apprentissage automatique pour les séries temporelles
3. Fondements du traitement automatique du langage naturel
4. Génie logiciel pour la science des données
5. Économétrie bayésienne
6. Physique computationnelle
7. Statistiques multivariées
8. Structures de données et algorithmes efficaces
9. NoSQL Bases de données
10. Traitement automatique du langage naturel
11. Génie logiciel
12. Biométrie
13. Algorithmes et programmation