Aperรงu du programme
Dans de nombreux domaines d'application, tels que l'imagerie mรฉdicale, la rรฉalitรฉ virtuelle, les tรฉlรฉcommunications, la tรฉlรฉsurveillance, la biomรฉtrie, la bio-informatique, les sciences de l'environnement, la banque, l'assurance, l'exploration de donnรฉes (textuelles, multimรฉdia), de grandes quantitรฉs de donnรฉes sont recueillies par des capteurs spรฉcialisรฉs et doivent รชtre traitรฉes et analysรฉes ร diffรฉrentes fins liรฉes ร l'application.
Ce Master a pour objectif de fournir des outils de traitement du signal et d'apprentissage automatique permettant l'analyse de donnรฉes rรฉelles multicapteurs, et ce tout au long du processus de traitement des donnรฉes. Les donnรฉes brutes recueillies ร lโaide des capteurs sont souvent corrompues et doivent faire l'objet dโun prรฉtraitement. Ensuite, les informations pertinentes (caractรฉristiques) doivent รชtre extraites et modรฉlisรฉes ร l'aide de techniques d'apprentissage automatique, ร des fins de classification ou de prรฉdiction. Dans le cadre de notre approche pluridisciplinaire, nous enseignons aux futurs Data Scientists des connaissances avancรฉes en matiรจre de traitement du signal, de modรจles statistiques, d'apprentissage automatique, de vision par ordinateur, de fusion de donnรฉes et d'indexation et de recherche de contenu dans les bases de donnรฉes multimรฉdia.
ย
Objectifs
- Fournir des outils d'apprentissage statistique et de traitement du signal pour modรฉliser de grandes quantitรฉs de donnรฉes, recueillies par des capteurs spรฉcialisรฉs, ร des fins de classification et de prรฉvision automatiques des donnรฉesย ;
- Analyser des donnรฉes issues de diffรฉrents domaines d'application (sciences de l'environnement, tรฉlรฉcommunications, gรฉnomique, e-santรฉ, tรฉlรฉmรฉdecine, biomรฉtrie, รฉconomie, banque, assurance, exploration de donnรฉes multimรฉdias, gรฉolocalisation, etc.)
- Concevoir des systรจmes complexes dans plusieurs domaines
Pourquoi choisir ce Masterย ?
Ce Master est ouvert aux candidats titulaires d'une licence en informatique, physique ou ingรฉnierie dรฉlivrรฉe par une universitรฉ reconnue. Des connaissances en mathรฉmatiques et en informatique sont requises.
Perspectives de carriรจre
- Data Scientist
- Ingรฉnieurs R&D
- Chefs de projet
- Poste de doctorant dans des laboratoires de recherche
ย
Partenaires
CNES, Renault, Orange, EDF, ONERA, Thales, IFP, IDEMIA, MIRIAD Technologies, Legrand, Sociรฉtรฉ gรฉnรฉrale, Crรฉdit Agricole, Air Liquide, Safran Aircraft Engines, CEA, Novartis, Institut Pierre-Simon Laplace, Centre des Environnements Terrestre et Planรฉtaires (CETP/IPSL).
Langue d'enseignement
Les cours sont dispensรฉs en anglais pendant la premiรจre annรฉe, avec des cours en franรงais en parallรจle. En deuxiรจme annรฉe, les cours sont dispensรฉs en franรงais. Les projets des รฉtudiants ou le mรฉmoire de Master peuvent รชtre rรฉdigรฉs et prรฉsentรฉs en anglais ou en franรงais.
PREMIรRE ANNรE
Niveauย : Master 1
Langue d'enseignementย : Anglais
Lieuย : Tรฉlรฉcom SudParis, รvry
Prixย : 4ย 000 ou 6ย 000ย euros (plus d'informations dans la rubrique Frais de scolaritรฉ)
Coordinatrice : Professeure Sonia Garcia-Salicetti, Tรฉlรฉcom SudParis
Master 1 (M1)ย :ย Cette premiรจre annรฉe de Master, dispensรฉe en anglais, permet aux รฉtudiants d'acquรฉrir les connaissances fondamentales en informatique, mathรฉmatiques, optimisation, analyse statistique des donnรฉes, traitement du signal, thรฉorie de l'information, franรงais, mais aussi de travailler ร la rรฉalisation d'un projet scientifique. Ce projet, qui a lieu au second semestre, consiste en une initiation ร la recherche en Data Science. Il sโagit รฉgalement dโune formation complรจte par la pratique, visant ร dรฉvelopper des compรฉtences en communication orale et รฉcrite.
