Master de spécialisation en science des données, Big data

Cette formation est enseignée en anglais.

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Call to actions

  • Intitulé du programme
    Master de spécialisation en science des données, Big data
  • mnémonique du programme
    MS-BGDA
  • Programme organisé par
    • Faculté des Sciences
    • École polytechnique de Bruxelles
    • Solvay Brussels School of Economics and Management
  • Type de diplôme
    Master spécialisé
  • Cycle
    2e cycle
  • Secteur et domaine d'études
    Sciences et techniques/Sciences
  • Type d'horaire
    En journée
  • Langues d'enseignement
    anglais
  • Durée théorique de la formation
    1 an
  • Campus
    Plaine/Solbosch
  • Catégorie / Thématique
    Sciences et techniques - Sciences
  • Président du jury
    Thomas VERDEBOUT
  • Secrétaire du jury
    Davy PAINDAVEINE

Présentation

Détails

Informations générales

Type de diplôme

Master spécialisé

Durée théorique de la formation

1 an

Langue(s) d'enseignement

anglais

Type d'horaire

En journée

Campus

Plaine/Solbosch

Catégorie(s) - Thématique(s)

Sciences et techniques - Sciences

Faculté(s) et université(s) organisatrice(s)

Contacts

+32 2 650 58 92

Présentation

Vous possédez déjà un diplôme de master dans lequel vous avez acquis des compétences en informatique et/ou en statistique et êtes intéressé par ces domaines et leurs applications. Ce master a pour but de compléter votre formation dans ces disciplines et de vous fournir les atouts nécessaires pour devenir un.e scientifique compétent.e dans le traitement, l’analyse et l’extraction de connaissance à partir de bases de données massives. Le programme proposé ici est entièrement enseigné en anglais et permet donc une ouverture au marché de l’emploi international.

Par ailleurs, le master permet également de développer ou de renforcer les compétences suivantes :

  • Être capable d'organiser et de mener à terme un travail de recherche, de développement ou d'innovation pour appréhender une problématique inédite relevant de l’informatique, la statistique et de leurs applications.

  • Concevoir, implémenter et valider des applications intelligentes basées sur l’utilisation de techniques récentes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (deep learning).

  • Être capable de communiquer de façon claire, structurée et argumentée, tant à l’oral qu’à l’écrit, à des publics avertis ou non, des conclusions, des propositions originales ainsi que des connaissances en statistique, informatique et économétrie, le cas échéant en anglais.

  • Avoir développé et intégré un fort degré d’autonomie et ainsi développer de nouvelles compétences pour pouvoir évoluer dans de nouveaux contextes.

  • Être capable de mener une réflexion critique sur l’impact de sa discipline en général et faire preuve de rigueur, d’autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique.

  

Le master de spécialisation en science des données, big data permet aux étudiant•e•s d’acquérir une expertise interdisciplinaire dans le traitement et l’analyse (modélisation, prédiction, extraction de connaissance, apprentissage automatique) des grandes bases de données. Le programme a été conçu dans le souci de créer un équilibre entre l’apprentissage des outils statistiques et informatiques. Nous proposons de plus des options en économétrie pour que l’étudiant•e puisse aborder des aspects quantitatifs qui soient plus liés à la pratique. L'étudiant•e souhaitant compléter sa formation par un stage en entreprise pourra bénéficier de la localisation de l'ULB à Bruxelles où se trouvent de nombreuses entreprises intéressées par le profil.

Le master en science des données, big data, bénéficie d’un environnement interfacultaire et même interuniversitaire puisque porté par la Faculté des Sciences, l’Ecole Polytechnique de Bruxelles et la Solvay Brussels School of Economics and Management de l’ULB avec des collaborateurs de la VUB. La combinaison d’enseignements provenant de ces trois facultés constitue sans nul doute un atout majeur pour renforcer le côté polyvalent du master qui sera porté par différentes équipes de recherche de l’ULB de renommée internationale en informatique, statistique et économie :

  • ECARES, Solvay Brussels School of Economics and Management

  • IB2 (Interuniversity Institute of Bioinformatics in Brussels), ULB/VUB

  • IRIDIA, Ecole Polytechnique de Bruxelles

  • LISA, Ecole Polytechnique de Bruxelles

  • Machine Learning Group, Faculté des Sciences

  • Mathematical Statistics Group, Faculté des Sciences

  • WIT, Ecole Polytechnique de Bruxelles

Conditions d’accès

Conditions d'accès
CONDITIONS COMMUNES MASTERS DE SPECIALISATION / COMMUNES MASTERS DE SPECIALISATION

Les conditions d'accès du master de spécialisation sélectionné répondent au prescrit de l'article 111, 112 et 73 du décret du 07/11/2013.

ACCES PLEIN DROIT

A. Accès de plein droit aux porteurs d’un grade académique acquis en Communauté française de Belgique

ACCES PLEIN DROIT / 2EME CYCLE UNIVERSITAIRE

Accès au porteur d’un grade académique de 2ème cycle universitaire en vertu d’une décision des autorités académiques aux conditions complémentaires fixées par le jury, compte-tenu de l’ensemble des crédits que l’étudiant peut par ailleurs valoriser lors de son admission. Ces enseignements supplémentaires font partie de son programme d’études de 2ème cycle.

ACCES PLEIN DROIT / 2EME CYCLE UNIVERSITAIRE

Rem. relative à l'accès au porteur d’un grade académique de 2ème cycle universitaire

ACCES PLEIN DROIT / 2EME CYCLE HE

Accès au porteur d’un grade académique de 2ème cycle obtenu en Haute école ou en Ecole supérieure des arts en vertu d’une décision des autorités académiques aux conditions complémentaires fixées par le jury, compte-tenu de l’ensemble des crédits que l’étudiant peut par ailleurs valoriser lors de son admission. Ces enseignements supplémentaires font partie de son programme d’études de 2ème cycle.

ACCES PLEIN DROIT / 2EME CYCLE HE

Rem. relative à l'accès au porteur d’un grade académique de 2ème cycle obtenu en Haute école ou en Ecole supérieure des arts

DIPLÔME EQUIVALENT

B. Accès au porteur d'un grade académique étranger reconnu équivalent à un grade académique de deuxième cycle donnant accès aux études visées, en application du décret du 7 novembre 2013 définissant le paysage de l'enseignement supérieur et l'organisation académique des études, en application d'une directive européenne, d'une convention internationale ou d'une autre législation, aux mêmes conditions

ACCES DOSSIER JURY

C. Accès moyennant dossier soumis à l’avis du jury

ACCES DOSSIER JURY / PORTEURS DIPLÔME 2EME CYCLE (UNIVERSITAIRE)

Aux conditions générales fixées par le jury, ont accès les étudiant·es qui satisfont aux conditions d'accès prévues à l'art. 112 du décret du 7 novembre 2013 et sont porteurs d'un grade académique de deuxième cycle universitaire (master), délivré en Communauté française ou extérieur à celle-ci (établissement de la communauté flamande, germanophone, de l'Ecole royale militaire ou d'un établissement étranger). Si le jury précise des conditions complémentaires, les enseignements supplémentaires feront partie du programme d'études de l'étudiant·e, pour un maximum de 60 crédits.Pour accéder au master de spécialisation, l'étudiant·e doit être en possession d'un diplôme de deuxième cycle (Master 60 ou 120 crédits) et le jury doit pouvoir valoriser au minimum 240 crédits dans le parcours antérieur.Par dérogation ont accès les étudiant·es ne possédant pas de master, mais possédant un diplôme acquis en dehors de la Communauté française, à condition de pouvoir apporter la preuve que celui-ci donne accès aux études du troisième cycle (doctorat) dans le pays d'origine.

ACCES DOSSIER JURY / PORTEURS DIPLÔME 2EME CYCLE (HAUTE ECOLE)

Aux conditions générales fixées par le jury, ont accès les étudiant·es qui satisfont aux conditions d'accès prévues à l'art. 112 du décret du 7 novembre 2013 et sont porteurs d'un grade académique de 2ème cycle -HE ou ESA- (master ou licence), délivré en Communauté française ou extérieur à celle-ci (établissement de la communauté flamande, germanophone, de l'Ecole royale militaire ou d'un établissement étranger). Si le jury précise des conditions complémentaires, les enseignements supplémentaires feront partie du programme d'études de l'étudiant·e, pour un maximum de 60 crédits.Pour accéder au master de spécialisation, l'étudiant·e doit être en possession d'un diplôme de deuxième cycle (Master 60 ou 120 crédits) et le jury doit pouvoir valoriser au minimum 240 crédits dans le parcours antérieur.Par dérogation ont accès les étudiant·es ne possédant pas de master, mais possédant un diplôme acquis en dehors de la Communauté française, à condition de pouvoir apporter la preuve que celui-ci donne accès aux études du troisième cycle (doctorat) dans le pays d'origine.

ACCES DOSSIER JURY / COMPETENCES VALORISEES 240 CREDITS

Pour accéder au master de spécialisation, l'étudiant·e doit être en possession d'un diplôme de deuxième cycle (Master 60 ou 120 crédits) et le jury doit pouvoir valoriser au minimum 240 crédits dans le parcours antérieur.Par dérogation ont accès les étudiant·es ne possédant pas de master, mais possédant un diplôme acquis en dehors de la Communauté française, à condition de pouvoir apporter la preuve que celui-ci donne accès aux études du troisième cycle (doctorat) dans le pays d'origine.

ACCES DOSSIER JURY / CONDITIONS SPECIFIQUES JURY

Critères établis par le jury.

Accès sur dossier après examen par le jury d'admission du programme aux étudiants porteurs d'un grade académique de master en sciences mathématiques, en sciences informatiques, en statistiques, master : Ingénieur civil, ingénieur de gestion, en sciences économiques. En fonction du dossier de l'étudiant, un programme complémentaire pourra être fixé par le Jury

VAE

D. Valorisation des acquis de l'expérience

VAE / VAE CONDITIONS

Conformément à l'article 119 du décret du 07/11/2013, les jurys peuvent valoriser des savoirs et compétences acquis par expériences professionnelle et/ou personnelle et donner accès au MS à toute personne qui n'entre pas dans les catégories énumérées ci-dessus. Le jury détermine les enseignements supplémentaires et les dispenses éventuelles qui constituent des conditions complémentaires d'accès pour l'étudiant. Cette expérience personnelle ou professionnelle doit correspondre à au moins cinq années d'activités, des années d'études supérieures ne pouvant être prises en compte qu'à concurrence d'une année par 60 crédits acquis, sans pouvoir dépasser 2 ans.

HORS UNION EUROPÉENNE

Frais de dossier pour les candidat·es non-ressortissant·es de l'Union européenne non-assimilés·es

HORS UNION EUROPÉENNE / FRAIS ADMINISTRATIFS

Il est demandé aux candidat·es ressortissant d'un pays hors union européenne, qui ne répondent pas à un critère de l'article 3 du Décret du 11 avril 2014 adaptant le financement des établissements d'enseignement supérieur à la nouvelle organisation des études, de s'acquitter de la somme de 200 euros au titre de frais administratifs. Ce paiement constitue une condition préalable à l'examen du dossier. Nous vous invitons à vérifier si vous répondez aux conditions d'accès des études envisagées avant de soumettre votre demande dans la mesure où les frais administratifs ne sont pas remboursables.

Programme

grille
liste
2024/MS-BGDA/année unique
Master de spécialisation en science des données, Big data - année unique
Liste des cours
Répartition des cours
Détails techniques
Cours obligatoires
INFO-H600
en
premier quadrimestre
Dimitrios SACHARIDIS (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h, travaux pratiques: 12h] - premier quadrimestre
MEMO-F541
fr
année académique
Thomas VERDEBOUT (Coordonnateur)
20 crédits [mfe/tfe: 240h] - année académique
STAT-F600
en
premier quadrimestre
Thomas VERDEBOUT (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, travaux pratiques: 12h] - premier quadrimestre
STAT-S502
en
deuxième quadrimestre
Pierre DEVILLE (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 36h, exercices dirigés: 24h] - deuxième quadrimestre
Module 1 : Statistique
Deux cours à choisir parmi :
INFO-F422
en
deuxième quadrimestre
Gianluca BONTEMPI (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h, projet: 60h] - deuxième quadrimestre
STAT-F405
en
premier quadrimestre
Yves-Caoimhin SWAN (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h] - premier quadrimestre
STAT-F408
en
deuxième quadrimestre
Maarten JANSEN (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h, projet: 100h] - deuxième quadrimestre
STAT-F420
en
premier quadrimestre
Thomas VERDEBOUT (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h] - premier quadrimestre
STAT-F421
en
deuxième quadrimestre
Yves-Caoimhin SWAN (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h] - deuxième quadrimestre

Ce cours n'est pas donné en 2024-2025, 2026-2027 etc.

Ce cours n'est pas donné en 2024-2025
STAT-F423
en
deuxième quadrimestre
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h] - deuxième quadrimestre
Ce cours n'est pas donné en 2024-2025
Module 2 : Informatique
Deux cours à choisir parmi :
INFO-F424
en
deuxième quadrimestre
Bernard FORTZ (Coordonnateur) et RENAUD CHICOISNE
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h, travaux pratiques: 12h, projet: 30h] - deuxième quadrimestre
INFO-F440
en
deuxième quadrimestre
John IACONO (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h, projet: 60h] - deuxième quadrimestre
INFO-F524
en
deuxième quadrimestre
Bernard FORTZ (Coordonnateur) et Dimitrios PAPADIMITRIOU
5 crédits [cours magistral: 24h, projet: 60h] - deuxième quadrimestre
INFO-H423
en
premier quadrimestre
Mahmoud SAKR (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h, travaux pratiques: 24h] - premier quadrimestre
INFO-H501
en
deuxième quadrimestre
Olivier DEBEIR (Coordonnateur) et Isabelle SALMON
5 crédits [cours magistral: 36h, travaux pratiques: 24h] - deuxième quadrimestre
INFO-H512
en
deuxième quadrimestre
Hugues BERSINI (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, projet: 30h] - deuxième quadrimestre
INFO-H515
en
deuxième quadrimestre
Dimitrios SACHARIDIS (Coordonnateur) et Gianluca BONTEMPI
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h, projet: 24h] - deuxième quadrimestre
Module 3 : Econométrie
Un cours à choisir parmi :
ECON-S428
en
premier quadrimestre
Germain VAN BEVER (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h] - premier quadrimestre
GEST-S503
en
deuxième quadrimestre
Olivier SCAILLET (Coordonnateur)
5 crédits [cours magistral: 24h, exercices dirigés: 12h] - deuxième quadrimestre

Et après ?

Débouchés

Le Master de spécialisation en science des données, big data a pour but de former aux méthodes et outils technologiques qui permettront de répondre à des questions sociétales importantes. En effet, l'utilisation intense d’outils informatiques et d'internet en ce début de 21e siècle a très clairement un impact sur la façon dont doivent être abordées la recherche et l’analyse d’information. Dans de nombreux domaines, les praticiens doivent désormais traiter des bases de données massive (« Big Data »).

Les domaines d’application de la science des données sont très variés : la génomique et le séquençage de l’ADN à grande échelle permettent de générer des quantités énormes de données à des niveaux biologiques multiples ; des données sont générées chaque seconde lors de l'utilisation de réseaux sociaux, téléphones mobiles, tablettes ; les équipements industriels, robots sont aujourd'hui munis de capteurs qui fournissent une information colossale et génèrent donc également une quantité gigantesque de données. En économie et en finance, les praticiens font face aujourd’hui à des situations dans lesquelles ils doivent fournir des prédictions en temps réel fondées sur des données collectées à très haute fréquence (production, échanges, données de marché).

Ce master est une préparation naturelle aux métiers de "data scientist", "data manager", "analytics manager" ou simplement "statisticien" ou "informaticien" qui sont de plus en plus recherchés par les entreprises.