L'essentiel

Icon de la nomenclature

Nomenclature
du niveau de qualification

Niveau 7

Icon NSF

Code(s) NSF

110 : Spécialités pluri-scientifiques

114 : Mathématiques

326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission

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Formacode(s)

31028 : Intelligence artificielle

31054 : Informatique et systèmes d'information

11052 : Mathématiques appliquées

11016 : Analyse données

30854 : Langages informatiques

Icon date

Date d’échéance
de l’enregistrement

30-04-2029

Niveau 7

110 : Spécialités pluri-scientifiques

114 : Mathématiques

326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission

31028 : Intelligence artificielle

31054 : Informatique et systèmes d'information

11052 : Mathématiques appliquées

11016 : Analyse données

30854 : Langages informatiques

30-04-2029

Nom légal Siret Nom commercial Site internet
MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE 11004401300040 - -
CENTRALE LILLE INSTITUT 19590349700012 - -
INST NAT SCIENCES APPLIQUEES ROUEN 19760165100023 - -
INSTITUT MINES TELECOM - DIRECTION GENERALE 18009202500154 - -
UNIVERSITE DE BRETAGNE SUD (UBS) 19561718800600 - -
UNIVERSITE DE LILLE 13002975400012 - -
UNIVERSITE DE LORRAINE 13001550600012 - -
UNIVERSITE DE ROUEN NORMANDIE 19761904200017 - -

Objectifs et contexte de la certification :

Le master est un diplôme national de l'enseignement supérieur conférant à son titulaire le grade universitaire de master. Il confère les mêmes droits à tous ses titulaires, quel que soit l'établissement qui l'a délivré.
Le master atteste l'acquisition d'un socle de connaissances et de compétences majoritairement adossées à la recherche dans un champ disciplinaire ou pluridisciplinaire. Le master prépare à la poursuite d'études en doctorat comme à l'insertion professionnelle immédiate après son obtention et est organisé pour favoriser la formation tout au long de la vie.
Les parcours de formation en master tiennent compte de la diversité et des spécificités des publics accueillis en formation initiale et en formation continue.

Activités visées :

L’activité principale du spécialiste en science des données (data scientist) est l’exploitation automatique de données multiples selon une fonction objectif ou des critères de performance qu'il définit au préalable. Il s'agit aussi bien de la préparation des données, de la modélisation du problème que de l’étape d’inférence des informations utiles à estimer à partir des données. Pour cela, il organise, étudie et synthétise tout ou partie des données pour en extraire des informations utiles à la découverte scientifique en recherche ou à la stratégie pour les entreprises. Il étudie et conçoit de nouvelles méthodes dans la perspective de l’avancée des connaissances en science des données. Il met en œuvre et déploie des méthodes de science des données dans un contexte métier.

- Modélisation d’une démarche en lien avec une problématique

- Collecte de données multiples et dispersées

- Dimensionnement des ressources nécessaires au traitement d’une problématique

- Conception de modèles et d’algorithmes pour la collecte des données, le traitement, la restitution des résultats

- Organisation, étude et synthèse des données sous forme de résultats exploitables

- Traitement et analyse de données numériques transverses

- Modélisation statistique pour répondre à une problématique identifiée

- Construction d’outils d’analyse de données scientifiques ou de l’entreprise

- Recherche de nouvelles méthodes en science des données

- Pilotage du développement d’applications intégrant des données

Compétences attestées :

Compétences transversales

- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale
- Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines
- Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
- Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
- Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la règlementation
- Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
- Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère
- Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles
- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe
- Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité
- Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité sociale et environnementale
- Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles

 

Compétences spécifiques de la mention

- Appréhender un problème ou une problématique métier afin d'identifier les besoins en sciences des données

- Participer à la préconisation de bonnes pratiques, à la consolidation et à la validation d'une chaîne d’acquisition de données afin de fiabiliser le processus et garantir la qualité des données (incluant les dimensions éthiques, déontologiques et réglementaires)

- Agréger des types de données structurées ou non issues de modes de collectes potentiellement différents pour préparer leur analyse dans un cadre unifié

- Exploiter des bases de données et s’assurer de la qualité de ces bases pour garantir un accès fiable aux données

- Analyser les données et visualiser les résultats des analyses, par exemple sous la forme de tableaux de bord pour faciliter l’aide à la décision

- Modéliser mathématiquement un problème de prédiction afin de le résoudre

- Analyser un document scientifique en vue de sa synthèse et de son exploitation pour l'appréhension d'un problème de prédiction

- Préconiser des solutions au problème de prédiction à partir des données, utiles à la découverte scientifique en recherche ou à la stratégie pour les entreprises

- Concevoir ou adapter des méthodes et algorithmes à une problématique impliquant des données structurées ou non afin d’étudier leur potentiel

- Étudier les performances de méthodes et la complexité d'algorithmes afin de tenir compte des coûts de calcul associés

- Développer une preuve de concept ou un logiciel finalisé en utilisant des outils numériques et langages de programmation de référence en science des données

- Dimensionner les ressources nécessaires au traitement d’une problématique en vue de la mise en production soutenable d’une solution

- Mettre en œuvre et déployer des méthodes de science des données dans le contexte métier pour répondre aux attentes du secteur d’activité

- Proposer des cas d’usages de méthodes et technologies en science des données afin d’anticiper, valoriser ou illustrer leur potentiel

- Évaluer les performances du système de prédiction en rapport avec les objectifs métier en vue de démontrer sa pertinence et son utilité

- Piloter le développement d’applications intégrant des données
 

Dans certains établissements, d'autres compétences spécifiques peuvent permettre de décliner, préciser ou compléter celles qui sont proposées dans le cadre de la mention au niveau national. Pour en savoir plus se reporter au site de l'établissement.

Modalités d'évaluation :

Les modalités du contrôle permettent de vérifier l'acquisition de l'ensemble des aptitudes, connaissances, compétences et blocs de compétences constitutifs du diplôme. Ces éléments sont appréciés soit par un contrôle continu et régulier, soit par un examen terminal, soit par ces deux modes de contrôle combinés.
Chaque ensemble d'enseignements a une valeur définie en crédits européens (ECTS). Pour l’obtention du grade de Master, une référence commune est fixée correspondant à l'acquisition de 120 crédits ECTS au-delà du grade de licence.

RNCP38739BC01 - Mettre en œuvre les usages avancés et spécialisés des outils numériques

Liste de compétences Modalités d'évaluation

- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine

Chaque certificateur accrédité met en œuvre les modalités qu’il juge adaptées : rendu de travaux, mise en situation, évaluation de projet, etc. Ces modalités d’évaluation peuvent être adaptées en fonction du chemin d’accès à la certification.

RNCP38739BC02 - Mobiliser et produire des savoirs hautement spécialisés

Liste de compétences Modalités d'évaluation

- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale
- Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines
- Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
- Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
- Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation

Chaque certificateur accrédité met en œuvre les modalités qu’il juge adaptées : rendu de travaux, mise en situation, évaluation de projet, etc. Ces modalités d’évaluation peuvent être adaptées en fonction du chemin d’accès à la certification.

RNCP38739BC03 - Mettre en œuvre une communication spécialisée pour le transfert de connaissances

Liste de compétences Modalités d'évaluation

- Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
- Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère

Chaque certificateur accrédité met en œuvre les modalités qu’il juge adaptées : rendu de travaux, mise en situation, évaluation de projet, etc. Ces modalités d’évaluation peuvent être adaptées en fonction du chemin d’accès à la certification.

RNCP38739BC04 - Contribuer à la transformation en contexte professionnel

Liste de compétences Modalités d'évaluation

- Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles
- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe
- Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité
- Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité sociale et environnementale
- Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles

Chaque certificateur accrédité met en œuvre les modalités qu’il juge adaptées : rendu de travaux, mise en situation, évaluation de projet, etc. Ces modalités d’évaluation peuvent être adaptées en fonction du chemin d’accès à la certification.

RNCP38739BC05 - Garantir l’accès à des données de qualité

Liste de compétences Modalités d'évaluation

- Appréhender un problème ou une problématique métier afin d'identifier les besoins en sciences des données
- Participer à la préconisation de bonnes pratiques, à la consolidation et à la validation d'une chaîne d’acquisition de données afin de fiabiliser le processus et garantir la qualité des données (incluant les dimensions éthiques, déontologiques et réglementaires)
- Agréger des types de données structurées ou non issues de modes de collectes potentiellement différents pour préparer leur analyse dans un cadre unifié
- Exploiter des bases de données et s’assurer de la qualité de ces bases pour garantir un accès fiable aux données
- Analyser les données et visualiser les résultats des analyses, par exemple sous la forme de tableaux de bord pour faciliter l’aide à la décision

Chaque certificateur accrédité met en œuvre les modalités qu’il juge adaptées : rendu de travaux, mise en situation, évaluation de projet, etc. Ces modalités d’évaluation peuvent être adaptées en fonction du chemin d’accès à la certification.

RNCP38739BC06 - Modéliser et concevoir un système de prédiction à partir de données

Liste de compétences Modalités d'évaluation

- Modéliser mathématiquement un problème de prédiction afin de le résoudre
- Analyser un document scientifique en vue de sa synthèse et de son exploitation pour l'appréhension d'un problème de prédiction
- Préconiser des solutions au problème de prédiction à partir des données, utiles à la découverte scientifique en recherche ou à la stratégie pour les entreprises
- Concevoir ou adapter des méthodes et algorithmes à une problématique impliquant des données structurées ou non afin d’étudier leur potentiel
- Étudier les performances de méthodes et la complexité d'algorithmes afin de tenir compte des coûts de calcul associés

Chaque certificateur accrédité met en œuvre les modalités qu’il juge adaptées : rendu de travaux, mise en situation, évaluation de projet, etc. Ces modalités d’évaluation peuvent être adaptées en fonction du chemin d’accès à la certification.

RNCP38739BC07 - Mettre en œuvre un système de prédiction

Liste de compétences Modalités d'évaluation

- Développer une preuve de concept ou un logiciel finalisé en utilisant des outils numériques et langages de programmation de référence en science des données
- Dimensionner les ressources nécessaires au traitement d’une problématique en vue de la mise en production soutenable d’une solution
- Mettre en œuvre et déployer des méthodes de science des données dans le contexte métier pour répondre aux attentes du secteur d’activité
- Proposer des cas d’usages de méthodes et technologies en science des données afin d’anticiper, valoriser ou illustrer leur potentiel
- Évaluer les performances du système de prédiction en rapport avec les objectifs métier en vue de démontrer sa pertinence et son utilité
- Piloter le développement d’applications intégrant des données 

 

Chaque certificateur accrédité met en œuvre les modalités qu’il juge adaptées : rendu de travaux, mise en situation, évaluation de projet, etc. Ces modalités d’évaluation peuvent être adaptées en fonction du chemin d’accès à la certification.

Description des modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par correspondance :

Les modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par correspondance sont définies par chaque certificateur accrédité qui met en œuvre les dispositifs qu’il juge adaptés. Ces modalités peuvent être modulées en fonction du chemin d’accès à la certification.

Secteurs d’activités :

72.19.31 Recherche fondamentale en ingénierie et technologie, à l'exclusion des biotechnologies

72.11 Recherche et développement en biotechnologie

72.19.32 Recherche appliquée en ingénierie et technologie, à l'exclusion des biotechnologies

72.19.33 Développement expérimental en ingénierie et technologie, à l'exclusion des biotechnologies

72.00.12 Recherche appliquée interdisciplinaire

74.90.19 Autres services scientifiques et techniques de conseil n.c.a.
CC : - services de conseil scientifique fournis par des mathématiciens, statisticiens, etc.

Type d'emplois accessibles :

Data scientist

Data engineer

Data manager

Développeur qualité et formats des données

Concepteur développeur en science des données

Explorateur de données

Chef de projet Data

Code(s) ROME :

  • M1403 - Études et prospectives socio-économiques
  • M1810 - Production et exploitation de systèmes d''information
  • M1805 - Études et développement informatique

Références juridiques des règlementations d’activité :

Le cas échant, prérequis à l’entrée en formation :

Le cas échant, prérequis à la validation de la certification :

Pré-requis disctincts pour les blocs de compétences :

Non

Validité des composantes acquises :

Validité des composantes acquises
Voie d’accès à la certification Oui Non Composition des jurys Date de dernière modification
Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant X

Leur composition comprend :
- une moitié d'enseignants-chercheurs, d'enseignants ou de chercheurs participant à la formation
- des professionnels qualifiés ayant contribué aux enseignements
- des professionnels qualifiés n'ayant pas contribué aux enseignements

-
En contrat d’apprentissage X

Leur composition comprend :
- une moitié d'enseignants-chercheurs, d'enseignants ou de chercheurs participant à la formation
- des professionnels qualifiés ayant contribué aux enseignements
- des professionnels qualifiés n'ayant pas contribué aux enseignements

-
Après un parcours de formation continue X

Leur composition comprend :
- une moitié d'enseignants-chercheurs, d'enseignants ou de chercheurs participant à la formation
- des professionnels qualifiés ayant contribué aux enseignements
- des professionnels qualifiés n'ayant pas contribué aux enseignements

-
En contrat de professionnalisation X

Leur composition comprend :
- une moitié d'enseignants-chercheurs, d'enseignants ou de chercheurs participant à la formation
- des professionnels qualifiés ayant contribué aux enseignements
- des professionnels qualifiés n'ayant pas contribué aux enseignements

-
Par candidature individuelle X - -
Par expérience X

Articles L6411-1 à L6423-3 du Code du travail

-
Validité des composantes acquises
Oui Non
Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie X
Inscrite au cadre de la Polynésie française X

Statistiques :

Lien internet vers le descriptif de la certification :

https://www.univ-lorraine.fr/

https://centralelille.fr/

https://www.imt.fr/

https://www.insa-rouen.fr/

https://www.univ-lille.fr/

https://www.univ-ubs.fr/

https://www.univ-rouen.fr/

 

Données en open data : Insertion professionnelle des diplômés

Le certificateur n'habilite aucun organisme préparant à la certification

Historique des changements de certificateurs :

Historique des changements de certificateurs
Nom légal du certificateur Siret du certificateur Action Date de la modification
UNIVERSITE DE ROUEN NORMANDIE 19761904200017 Est ajouté 14-03-2024
UNIVERSITE DE BRETAGNE SUD (UBS) 19561718800600 Est ajouté 14-03-2024
INST NAT SCIENCES APPLIQUEES ROUEN 19760165100023 Est ajouté 14-03-2024
CENTRALE LILLE INSTITUT 19590349700012 Est ajouté 14-03-2024
INSTITUT MINES TELECOM - DIRECTION GENERALE 18009202500154 Est ajouté 14-03-2024
UNIVERSITE DE LILLE 13002975400012 Est ajouté 14-03-2024
UNIVERSITE DE LORRAINE 13001550600012 Est ajouté 26-06-2024

Certification(s) antérieure(s) :

Certification(s) antérieure(s)
Code de la fiche Intitulé de la certification remplacée
RNCP35392 MASTER - Science des données

Référentiel d'activité, de compétences et d'évaluation :