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Qu'est-ce que le master M2MO ? Découvrez l'adaptation de cette formation aux métiers du Big Data et de la data science. Admission, pré-requis, stage, débouchés… Tout savoir sur le master M2MO Data Science.
Le Big Data attire les entreprises. Les besoins des dirigeants et des métiers réclament l'utilisation des données. Seulement, le traitement, l'analyse de ces documents ne sont pas à la portée de tous. Les sociétés impliquées dans ce domaine ou qui souhaitent se servir du Big Data ont besoin de data scientists, de spécialiste du traitement des données.
Ce poste très recherché est aussi l'un des mieux payés dans ce secteur. Seulement, le Data Scientist s'est souvent improvisé comme tel après un parcours universitaire orienté vers les mathématiques. Or, depuis peu, les universités et les grandes écoles proposent des formations spécialisées afin de transmettre les compétences nécessaires à l'exercice de ce métier. Le master M2MO dispose maintenant de variantes destinées au Big Data.
Master M2MO : Qu'est- ce que c'est ?
Proposé par l'Université Paris Diderot Paris 7, le M2MO ou master 2 Modélisation Aléatoire, propose une formation de niveau bac +5 en statistique, probabilités et finance. Les anciens étudiants ont connu cette formation sous le nom DEA Laure Elie.
Jusqu'alors orienté vers les métiers de la finance, le master M2MO dispose maintenant d'enseignements spécialisés dans le Big Data ou plutôt le traitement de données et de l'information. Deux parcours sont disponibles :
- Parcours 1 : statistiques et modèles aléatoires en Finance
- Parcours 2 : statistiques et data science
C'est évidemment la deuxième branche du master M2MO qui nous intéresse ici. Selon le descriptif de la formation disponible depuis le site web de l'Université Paris Diderot :
“les cours data science développent les thèmes d'apprentissage statistique, traitement des données et de l'information, la sélection de modèles, la théorie du signal et de l'information, les modèles à régimes cachés, la statistique des diffusions, les techniques neuronales, les applications de la statistique des processus, et les méthodes post-génomiques.”
Voici un descriptif détaillé de la formation proposée en association avec l'Université Pantheon Sorbonne Paris 1, en convention avec l'ENSAE (école nationale de la statistique et de l'administration économique), Telecom Paris Tech, Centrale Paris et avec le soutien des laboratoires d'appui LPMA, ainsi que le CREST.
M2MO Data science
Le master M2MO se compose de cours fondamentaux et de quatre types de cours spécialisées. Pour obtenir le parcours statistique et data science, les étudiants doivent valider 18 crédits ECTS au sein du bloc fondamental. Ils ont obligation de choisir le cours consacré au Machine Learning et en choisir deux autres parmis les propositions suivantes :
- Le calcul stochastique et les modèles de diffusion,
- Les chaînes de Markov,
- Modélisation de données : base théorique.
Pour valider les 24 crédits ECTS restants du M2MO, les étudiants ont le choix parmi 30 unités d'enseignements optionnelles répartis dans 8 cours :
- Finance quantitative
- Data Science
- Gestion d'actifs
- Statistique et Finance
- Gestion des risques
- Méthodes numériques
- Informatique
Ci-dessous, voici la fiche des enseignements disponible pour l'année universitaire 2017/2018.
Certaines unités d'enseignements représentent 6 crédits ECTS, tandis que d'autres comptent pour 3 crédits ECTS. Un étudiant du M2MO souhaitant suivre l'intégralité des cours Data Science recevra pourra valider après ses examens valider 21 crédits ECTS répartis comme suit :
- Science des données et statistique de l'entreprise : 6 crédits ECTS
- Analyse des données et modèles de mélange : 3 crédits ECTS
- Statistiques computationnelles : 3 crédits ECTS
- Traitement des données massives : 3 crédits ECTS
- Apprentissage statistique : 6 crédits ECTS
Il peut ainsi piocher dans les autres enseignements pour trouver une unité d'enseignement correspondant à 3 crédits ECTS. Par exemple, il peut suivre le cours d'informatique consacré aux logiciels statistiques. Il apprendra à manipuler le logiciel de SAS : SAS/STAT. Le descriptif de la formation précise que l'étudiant en M2MO peut apprendre à manipuler des fichiers au langage SQL, apprendre les procédures de statistique descriptive, la construction de rapports et de graphiques, la régression linéaire et non linéaire, le développement de programmes avec SAS/IML,etc.
Bien évidemment, il s'agit d'un exemple et le secrétariat du master, contacté par nos soins, précise que l'étudiant est libre de choisir les unités d'enseignements optionnelles dans la limite des 24 crédits ECTS. Ainsi, il peut constituer la formation qui lui convient le mieux. A savoir que ce parcours est décliné en version Recherche et Professionnel. En choisissant la professionnalisation, les étudiants sont fortement invités à suivre les cours d'apprentissage de langage objet, en particulier le C++.
M2MO admission
Avant de s'inscrire au master M2MO, il convient de consulter la liste des pré-requis concoctée par l'Université Paris Diderot Paris 7.
Il y est précisé :
“Le Master 2e année est accessible aux étudiants titulaires d'une maîtrise ou d'un Master 1re année à dominante mathématique, d'un diplôme étranger équivalent, d'un titre d'ingénieur de certaines grandes écoles et aux élèves inscrits en dernière année de ces écoles. Un bon niveau en probabilités et statistique est requis. La sélection se fait sur dossier, entretien et éventuellement test.”
Les postulants auront donc obtenu un master 1 de mathématiques appliquées en statistique ou tout autre diplôme équivalent leur conférant un niveau suffisant pour suivre la formation. Les élèves de l'ENSAE et de Centrale Paris peuvent s'inscrire administrativement afin de suivre les cours correspondant à ce parcours. Toutefois, les élèves en provenance de ces deux écoles ne suivent pas le même nombre d'enseignements.
Fin d'année – Stage M2MO
Un petit calcul rapide vous aura fait comprendre qu'il manque 18 crédits ECTS pour valider le diplôme comptabilisant au total 60 crédits. Ces derniers “points” sont obtenables en effectuant un stage de 4 mois minimum. Les étudiants ont l'opportunité de répondre aux demandes d'organismes de recherches reconnus tels que l'INRA, l'INSERM ou encore l'ONERA. Des entreprises comme EDF souhaitent bénéficier de l'expertise enseignée par les enseignants de l'Université Paris Diderot Paris 7.
Débouché du Master M2MO Data Science
Se spécialiser dans la science des données ne permet pas seulement de devenir data scientists, les débouchés sont nombreuses. Qu'il choisisse la recherche universitaire ou un parcours professionnel, le diplômé aura l'embarras du choix quant aux domaines d'applications de ses connaissances. Traitement de données massives, analyse d'images (computer vision), imagerie médicale, intégration de données multimédia, conception d'algorithmes de machine learning… Ils pourront par la suite se spécialiser afin d'intégrer des entreprises ou des laboratoires particulièrement concernés par l'évolution du pouvoir des données.
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