Plaquette - Université Lyon 2

MASTER2eANNEE
Mentionlnformatique
Parcours DataMining
PRÉSENTATIONGÉNÉRALE
Objectifs:
LeMasterDataMiningformedesspécialistesdanslesdomainesdudatamining,del’extractiondeconnaissancesà
partirdevastessourcesdedonnées.Ilregroupelaconceptionetlesaccèsàdegrandesbasesdedonnéesainsique
tous les traitements à effectuer pour extraire de la connaissance de ces données. Ces traitements sont issus de la
statistique,del’intelligenceartificielle,del’apprentissageautomatique,etc.
Al’issuedelaformation,l’étudiantestenmesuredetraiterdesproblématiquesdedataminingenchoisissantpuis
en utilisant de manière appropriée les outils les plus adaptés pour résoudre la tâche qui lui a été confiée. Il est
également en mesure de développer des méthodes innovantes afin de palier aux limitations des technologies
existantes.
Débouchésprofessionnels :
LeparcoursDataMiningdonneaccèsaumétierdedatascientist,métierqualifiéleplussexydu21èmesiècleparla
HarvardBusinessSchool.Ilmèneégalementauxmétiersplustraditionnelsd’ingénieurd’étudeetderecherche,de
chargéd’étudestatistiqueetdatamining.Ilprépareégalementidéalementlesétudiantsdésirantpoursuivreparun
doctoratdansledomainedelasciencedesdonnées,desstatistiquesoudel’informatique.
Publicconcernéeteffectifs:
• Titulairesd'unepremièreannéedeMasterdansledomainedesMathématiquesAppliquées,delaStatistique,de
l’Informatique, ou toute autre formation scientifique (bac+4) comportant de solides connaissances en
mathématiquesappliquées,statistiqueetinformatique.
• Professionnelsréalisantunecésuredansleurcarrièrepoursespécialiserouseréorienterversledomainedela
sciencedesdonnées.Laformationestàpleintempsetnécessitedoncunedisponibilitécomplètedel’étudiant.
• LeparcoursDataMiningcompte24étudiantsmaximumparpromotion.
Partenariat:
UnquartdesenseignementsduparcoursDataMiningestencommunavecleMasterDataSciencedel’Universitéde
Nantes.Cescourssontretransmisparvisio-conférenceetenregistréssouslaformedepodcast.
Dossierdecandidature:
• Lescandidatsdoiventcompléterundossierdecandidature.Celui-ciestdisponiblesurlesitedel'Université etsur
celuiduMasterhttp://master-datamining.univ-lyon2.fr
• Cedossierdoitêtreremisàpartirdemi-maijusqu’àfinjuin(mêmesilesrésultatsdéfinitifsdeM1nesontpas
connus) pour l’examen des dossiers lors de la première semaine de juillet. Une seconde session est organisée la
premièresemainedeseptembres’ilrestedesplaces.
• LesdatesprécisessontrenseignéessurlesiteduMaster.
• Aprèsexamendudossieretentretien,lerésultatseranotifiéàchaquecandidat.
Fraisd’inscription:
• Enformationinitiale:droitsd'inscriptionnationaux.
• Pourlesprofessionnelsencongédeformation:prendrecontactavecleservicecommundeIaformationcontinue
del’UniversitéLyon2au0478697145.
Duréedelaformation:uneannéeuniversitaire.
Laformationestenfrançais.
Lesétudiantseffectuentunstageobligatoired'uneduréede6mois.
Lestagedonnelieuàlarédactiond'unrapportetfaitl'objetd'unesoutenance.
•
•
•
•
Enseignements:
SEMESTRE3(30ECTS)
Laformationcomprend8modulesde21hde3.5ECTSchacun.Chaquemodulecomprenduneformation
théorique,unemiseenpratiquesurdescasd’étudesréelsainsiqu’unprojet.Les8modulestraitentdessujets
suivants:
•
•
•
•
•
•
•
•
Deeplearning:perceptronmulti-couches,apprentissagepardescentedegradient,réseauxconvolutifs,
auto-encodeurs,réseauxrécurrents,
Textmining:nettoyagededonnéestextuelles,modèlesvectoriels,topicmodeling,wordembedding,
Graphicalmodels:réseauxbayésiens,inférenceprobabiliste,apprentissagestatistique,
Model-basedlearning:classification,clustering,modèlesprobabilistes,sélectiondemodèles,
Advanced supervised learning : apprentissage supervisé, modèles pénalisés et parcimonieux,
méthodesensemblistes,
Manifold learning : réduction non linéaire de la dimension, données en grandes dimensions,
visualisationdesdonnées,
Bigdatamanagement&analytics:entrepôtsdedonnées,OLAP,NoSQL,Hadoop,ApacheSpark,
Parallel computing for data science : calcul scientifique de haute performance, statistique
computationnelle.
Outrecesmodules,laformationcomprendunTER(Travaild’EtudeetdeRecherche)permettantd’approfondiret
desespécialiserdansunethématiqueliéeauxmodulesprécédents.CeTERestréaliséenbinômeetestencadré
parundesenseignant-chercheursintervenantdansleMaster.
SEMESTRE4(30ECTS)
Lesecondsemestreestentiérementconsacréaustage,d’uneduréede6mois,dansuneentrepriseoudansun
laboratoirederecherche.LestagepeutsedéroulerenFranceouàl’étranger.
RESPONSABLEDUDIPLÔME
JulienJACQUES
ProfesseurdeStatistique
[email protected] UniversitéLumièreLyon2
CampusPortedesAlpes
LaboratoireERIC-BâtimentK
5,avenuePierreMendes-France–69676BRON
RENSEIGNEMENTS
UniversitéLumièreLyon2
CampusPortedesAlpes
Bâtimenti
5,avenuePierreMendes-France–69676BRON
Secrétariat:MarylèneGUILLEMIN
Tel:+33(0)478773151Fax:+33(0)478772375
[email protected] SiteduMaster:http://master-datamining.univ-lyon2.fr