Présentation
> Un riche réseau d'entreprises et d'institutions publiques
> Une équipe pédagogique composée d'intervenants affiliés à des universités étrangères et
professionnels du secteur privé
Master 2 data science pour l'économie et l'entreprise (ds2e)
Certification : Master analyse et politique économique (fiche nationale)
Proposée par Centre européen d'enseignement et de recherche en éthique — 67000 Strasbourg
Formation Professionnelle
Apprentissage
RNCP 39004
Présentiel
Apprentissage envisageable
Type
Catégorie de la certification
Master
Niveau de sortie
Niveau reconnu si applicable
Bac +5 (Niveau 7 - équivalence européenne)
Prix
Indiqué par l'établissement
6 300 €
Formation dispensée en Présentiel à l'adresse suivante :
Localisation & Rattachements
- Adresse
- 22 rue René Descartes 67000 Strasbourg
- Académie
- Strasbourg
- Département
- Bas-Rhin
- Région
- Grand Est
- Université
- Université de Strasbourg (0673021V)
La carte est indicative. Vérifiez l’accès avant votre déplacement.
Objectifs
COMPÉTENCES À L'ISSUE DE LA FORMATION
> Développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes
> Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour la conception et l'interprétation de modèles prédictifs et pour l'analyse de données
> Développer une connaissance approfondie des dynamiques économiques et de gestion afin de mieux encadrer le rôle de la science des données en tant qu'outil d'aide à la décision
> Connaître enjeux éthiques et juridiques liées à l'exploitation d'ensembles de données à grande échelle
Débouchés / Résultats attendus
Les modalités d'évaluation des connaissances et des compétences, ainsi que le contenu détaillé
de la formation sont disponibles ici :https://formations.unistra.fr/fr/index.html
Programme & Référentiel
Semestre 3
UE Advanced programming and data visualization : Programmation avancée ; Architecture big data ; Visualisation de données ; Réalisation d'un projet « dashboard »
UE Machine learning : Apprentissage supervisé ; Apprentissage non supervisé ; Apprentissage par renforcement
UE Deep learning : Apprentissage profond ; Modèles auto-attentifs ; Traitement du langage naturel (NLP) ; Grand modèle de langage (LLMs)
UE Digital economy and technological change : Les changements technologiques à l'ère numérique par rapport aux changements technologiques précédents ; Technologies numériques et développement durable ; Technologies numériques et productivité ; Technologies numériques et marché du travail ; Technologies numériques et environnement ; Politiques publiques pour la science et la technologie ; Modélisation et simulation à base d'agents
UE Big Data, business analytics and Data management : Stratégie et gestion de données ; Gestion des systèmes d'information ; Réglementation de l'intelligence artificielle (IA) ; Éthique des données et de l'IA
Semestre 4
Stage de 4 à 6 mois ou recherche