Sciences des données - Master en formation continue en data science
Liste chronologique des étapes d’admission
Etape
Dépôt de candidature
Modalités
Fiche d'information / Dossier à envoyer (courriel ou mail)
Lieu
transmission de documents (courrier postal ou électronique, dépôt sur un site web)
Point de contact
Envoi du CV et motivations à l'une des adresses mails des référents Antoine Tabbone ou Laura Asenci
Etape
Entretien
Modalités
Entretien individuel
Lieu
dans les locaux du centre de formation
avec un système de visioconférence
Bloc de compétences
Libellé descriptif du bloc
FONDEMENTS INFORMATIQUES
Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises
Non
Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique
Non
Ce bloc est
Libellé descriptif du bloc
APPRENTISSAGE PROFOND & INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises
Non
Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique
Non
Ce bloc est
Libellé descriptif du bloc
SYSTÈMES D’INFORMATION DÉCISIONNEL
Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises
Non
Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique
Non
Ce bloc est
Libellé descriptif du bloc
MASSES DE DONNÉES
Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises
Non
Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique
Non
Ce bloc est
Libellé descriptif du bloc
COMPETENCES TRANSVERSES
Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises
Non
Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique
Non
Ce bloc est
Issue(s) de l’action
Niveau de diplôme minimum pour accéder à l’action via une VAPP
Page web d’informations
Caractéristiques de l’action
Cursus pour Famille(s) Métier
Publics ciblés
Salarié en Transition Professionnelle (individuelle ou collective)
Salariés (plan de formation de l'entreprise)
Métier(s) ciblé(s)
Description détaillée
Niveau de diplôme minimum requis
4ème année d'étude supérieure / Master 1 ou équivalent
Critères spécifiques d’éligibilité des publics à l’action complète
En tant que diplôme en formation professionnelle continue, le Master 2 Science des données est dispensé aux adultes engagés dans la vie active ou s’y engageant, visant l’acquisition ou l’actualisation des connaissances et des compétences favorisant l’évolution professionnelle.
Les candidats doivent être titulaire a minima d’un Master 1 (ou équivalent) (180 ECTS), à dominante informatique ou non informatique (droit, gestion, économie, finance, biologie, médecine, automatique…).
Pour tirer le meilleur de la formation, de bonnes connaissances en mathématiques et en statistiques sont souhaitées.
Les candidats doivent être titulaire a minima d’un Master 1 (ou équivalent) (180 ECTS), à dominante informatique ou non informatique (droit, gestion, économie, finance, biologie, médecine, automatique…).
Pour tirer le meilleur de la formation, de bonnes connaissances en mathématiques et en statistiques sont souhaitées.
Diplôme délivré
Master
Certifications professionnelles
Certification possible pour l'anglais professionnel au terme du Master
Support d’informations (présentation, programme, …)
Déroulement de l’action
Type(s) de parcours concerné(s)
Licence / Bachelor+ Master / Mastère
Modalité(s)
Durée globale
2.00
Unité
Année(s)
En Alternance
Non
Précision
Le Master 2 Science des Données est réalisé en présentiel à l’IDMC à Nancy, institut universitaire du numérique de l’Université de Lorraine et membre du Collège Management Innovation.
Le diplôme est un parcours de 424 heures accessible aux salarié.e.s du secteur public ou privé en formation continue ou dans le cadre d’une validation des acquis de l’expérience professionnelle (VAE).
Avec des cours sur 2 jours consécutifs les vendredis après-midis et samedis, les enseignements sont répartis à raison d’une semaine sur deux sur 2 ans.
La formation a un rythme de cours et une amplitude permettant de vous former sur la durée, de développer des compétences solides, en accord avec l’équilibre de vie personnelle et professionnelle, sans vous démobiliser de votre poste.
Le diplôme est un parcours de 424 heures accessible aux salarié.e.s du secteur public ou privé en formation continue ou dans le cadre d’une validation des acquis de l’expérience professionnelle (VAE).
Avec des cours sur 2 jours consécutifs les vendredis après-midis et samedis, les enseignements sont répartis à raison d’une semaine sur deux sur 2 ans.
La formation a un rythme de cours et une amplitude permettant de vous former sur la durée, de développer des compétences solides, en accord avec l’équilibre de vie personnelle et professionnelle, sans vous démobiliser de votre poste.
Nombre d’heures en entreprise
450
Modalité
Précisions (fréquence, période, …)
Pour la dernière partie de la formation le professionnel développe durant 5 mois au sein de son entreprise une réflexion, un projet lié au traitement des données. Ce travail est sanctionné par un rapport et une soutenance en fin de formation.
Unité
Mois
Points de contact
Zone(s) géographique(s) gérée(s) par le contact pour l'action
Lorraine : Meurthe-et-Moselle (54)
Fonction
Direction
Civilité
Monsieur
Prénom
Antoine
Nom
TABBONE
Téléphone
+33 3 72 74 16 18
Mail
Contact interne de l’organisme pour les processus de gestion du Numéric’Emploi
Off
Affichage média(s) de contact dans le répertoire
Zone(s) géographique(s) gérée(s) par le contact pour l'action
Lorraine : Meurthe-et-Moselle (54)
Fonction
Responsable du suivi des apprenants
Civilité
Madame
Prénom
Laura
Nom
ASENCI
Téléphone
+33 3 72 74 16 17
Mail
Contact interne de l’organisme pour les processus de gestion du Numéric’Emploi
Off
Affichage média(s) de contact dans le répertoire
Modalités pédagogiques
Outils pédagogiques
Moyens techniques
Bloc de compétence
Phase de rattachement du bloc de compétence
Connaissances requises
Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés
Thème(s) abordé(s) dans le module
Mathématiques pour l’informatique
Algorithmique
Programmation
Principes de bases de données relationnelles
Technologies du web
Algorithmique
Programmation
Principes de bases de données relationnelles
Technologies du web
Cours / Topos en synchrone (heures)
50.00
Travaux dirigés en synchrone (heures)
50.00
Travaux pratiques individuels en synchrone (heure)
47.00
Nom du bloc de compétence
6541
Etape(s) concernée(s)
Phase de rattachement du bloc de compétence
Connaissances requises
Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés
Thème(s) abordé(s) dans le module
Fondamentaux mathématiques pour l’apprentissage
Algorithmes pour l’apprentissage profond
Algorithmes avancés pour l’apprentissage profond
Algorithmes pour l’apprentissage profond
Algorithmes avancés pour l’apprentissage profond
Cours / Topos en synchrone (heures)
56.00
Travaux dirigés en synchrone (heures)
40.00
Nom du bloc de compétence
6542
Etape(s) concernée(s)
Phase de rattachement du bloc de compétence
Connaissances requises
Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés
Thème(s) abordé(s) dans le module
Business Intelligence
Décisionnel
Data Management
Décisionnel
Data Management
Cours / Topos en synchrone (heures)
40.00
Travaux dirigés en synchrone (heures)
44.00
Nom du bloc de compétence
6543
Etape(s) concernée(s)
Phase de rattachement du bloc de compétence
Connaissances requises
Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés
Thème(s) abordé(s) dans le module
Données massives
Gestion de projet
Stockage d’information décentralisé
Gestion de projet
Stockage d’information décentralisé
Cours / Topos en synchrone (heures)
20.00
Travaux dirigés en synchrone (heures)
32.00
Nom du bloc de compétence
6544
Etape(s) concernée(s)
Phase de rattachement du bloc de compétence
Connaissances requises
Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés
Titre du module
Numérique responsable
Titre du module
Anglais
Cours / Topos en synchrone (heures)
20.00
Travaux dirigés en synchrone (heures)
35.00
Nom du bloc de compétence
6545
Etape(s) concernée(s)
Etape du parcours
Label attribué
Non
Période(s) de démarrage d’une session (promotion)
Zone géographique
Adresse
13 rue Michel Ney, 54000 NANCY
Mois de début
Nombre minimum d’apprenants par session
10
Nombre maximum d’apprenants par session
30
Domaine de compétences du diplôme
Présentation générale
Portant sur le traitement de la Data et enseigné à l'IDMC Nancy, le Master 2 Science des données est un diplôme en formation continue.
Il s'adresse à des professionnels en exercice, souhaitant actualiser leurs connaissances métiers ou se doter d'une double compétence en traitement numérique des données.
Cette formation continue a ainsi différents bénéfices suivant votre profil et vos objectifs dans le domaine de la Data :
- enrichir votre profil d’une double compétence
- mettre à jour vos connaissances et compétences
- acquérir des savoirs pour œuvrer facilement avec vos collaborateurs data
- accompagner une évolution professionnelle
Il s'adresse à des professionnels en exercice, souhaitant actualiser leurs connaissances métiers ou se doter d'une double compétence en traitement numérique des données.
Cette formation continue a ainsi différents bénéfices suivant votre profil et vos objectifs dans le domaine de la Data :
- enrichir votre profil d’une double compétence
- mettre à jour vos connaissances et compétences
- acquérir des savoirs pour œuvrer facilement avec vos collaborateurs data
- accompagner une évolution professionnelle
