Nouveaux master en sciences des données à l'UCL

Bonjour,

Cette année l'UCL a lancé trois nouveaux Master en sciences des données,

Un en ingénieur civil

Un en science informatique

Un en statistique (celui-ci est destiné aux étudiants qui ont fait Math, Physique ou Ingénieur de gestion en bachelier)

Les deux derniers sont apparement très semblables.

Les débouchés visés sont les mêmes pour les 3 master : Data Analyst, Data scientist,...

Que pensez-vous de ces nouveaux programmes?

Etant étudiant en bachelier, ils m'intéressent assez bien car il me semble que les métiers visés ont un bel avenir.

Salut !!

Que penser de ces programmes ? Bah....que les entreprises ont réussi à mettre la pression sur les universités pour proposer un master "Data Science". On sent bien le coup marketing et pub derrière ......Des masters très intéressants tout de même, mais où l'on veut reproduire le fantasme (du mouton à cinq pattes) des chefs d'entreprise. Oui, oui !! Tellement la science des données est très vaste. Mais, encore une fois, ce n'est pas nouveau, la science des données ne datant pas d'hier. D'ailleurs les universités belges (UCL, ULB, KUL, UNamur,...) ne font que suivre cette tendance qui a pris de l'ampleur ailleurs déjà (France, USA, ...).

Moi j'ai préféré faire un master ingé info spécialisé en IA (et big data), pour pouvoir avoir le choix entre science des données et autres choses. Je connais des gens qui ont fait ce que je fais et qui bossent en tant que data scientist; et j'en connais d'autres aussi qui ont fini en IA, sans être data scientist ojd...... En bref, ce n'est pas nouveau, mais on veut surfer sur la vague pour attirer encore plus de monde (surtout vu qu'on en demande bcp en ce moment), et pourquoi pas "produire" plusieurs différents profils de data scientist...OUi, il y a bcp de data scientist en science des données ....

Oh un frustré

Disons qu’ils ont renommé des formations pour être au goût du marché. Les cours existaient déjà ou tout du moins le contenu scientifique derrière.

On a un cruel manque de statisticiens (aka data scientist), cependant le côté prédictive analytics est beaucoup plus utilisé dans les entreprises US que chez nous. Mêmes choses pour IOT, etc.

Salut, un ami s'est lancé dans le master en data science, orientation stat. Il est plutôt satisfait. En ce qui concerne les cours, ils n'ont pas renommé l' ancien master stat (il existe tj). Le programme est un mixte de cours de machine learning (EPL), statistique et info. L'orientation en informatique est très différente et plus orienté IT (plus de prog, database et moins de cours de stat./machine learning). Ton choix dépend donc de tes affinités avec l'IT et les math. Perso, je suis en bac ingé de gestion mais penses bifurquer vers le master data science stat...

Merci Izii et Thibz de votre réponse!
J'avais entendu que l'IoT était très développé à Berlin Thibz.

MissionIIMars je suis dans le même bachelier que toi et j'hésite aussi à bifurquer vers le master de data science stat!

Je travaille dans ce domaine. J'ai réalisé un master ingénieur civil en informatique et gestion finalité stratégie décisionnelle en entreprise qui reprend des cours de statistiques/datamining.

C'est un domaine fort varié, pour ma part, je pense qu'avoir une formation informatique assez poussée en base de données est indispensable surtout lorsque l'on souhaite optimaliser les requêtes et les processus tout comme l’utilisation d'ETL. C'est d'autant plus important lorsque l'on brasse des quantités phénoménales de données et que des goulots d'étranglement apparaissent.

J'avoue que ceci est la première étape menant après à des analyses et autres (datamining,...) mais il faut un socle solide et performant.

Concernant les formations, je dirais que ça reste, comme tout diplôme, académique. Toutefois, avoir une base théorique solide permet de mieux appréhender la littérature spécialisée.

Le problème de la spécialisation c'est qu'après tu es assimilé mentalement par les employeurs à un domaine en particulier. Ça supprime des opportunités ou une éventuelle "soft" reconversion. Il faut être assez sûr de son choix. Personnellement, je préfère rester assez général et me balader dans les domaines que je souhaite selon mon humeur ou les opportunités qui me sont offertes. Maintenant, je ne suis pas contre une finalité data science.

Sinon c'est clair que cela figure dans les enjeux à venir tout comme la cybersécurité qui a été souvent mise de coté à tord.

Merci kTz pour ta réponse!
La possibilité de rester assez général s'applique bien dans ta situation d'ingénieur civil et je comprends l'intérêt de la polyvalence. Dans mon cas, c'est le master en sciences des données, orientation statistique qui suit un bachelier en ingénieur de gestion qui est plutôt alléchant.
Vu qu'il n'y a que 2 cours d'informatique en bachelier d'ingénieur de gestion, peut-être devrais-je travailler + d'informatique de mon côté.
J'ai peur que, bien que la page de description dise le contraire, ce master ne soit pas si facilement accessible à un étudiant qui a fini un bac en ingé gestion.

tous le monde peut faire data scientist, analyst un tant soit peu qu'il est eu une formation en statistique , proba , j'en connais qui sorte d'un master en science de gestion ou éco et qui le sont.

flakitoucl a dit:

tous le monde peut faire data scientist, analyst un tant soit peu qu'il est eu une formation en statistique , proba , j'en connais qui sorte d'un master en science de gestion ou éco et qui le sont.

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C'est plus vaste que ce que tu crois. Tu empruntes des raccourcis qui peuvent être dangereux. Mais tout le monde peut y accéder c'est sûre avec plus ou moins d'affinité dans une partie de ce domaine.

Je trouve qu'il faut être aussi bien généraliste qu'expert et s'autodévelopper.

De plus, c'est vraiment tout un art en soi d'être pluridisciplinaire et d'optimiser tout les processus afin de ne pas créer de goulot d'étranglement, et d'appliquer la meilleur approche (ou concevoir ce modèle d'approche) par rapport à ce que l'on souhaite mettre en évidence.





Enfin, je peux te dire qu'il y en a de tous les niveaux et que des fois ça fait peur. Mais là ça dépend plus de la personne que du diplôme.

C'est plus vaste que ce que tu crois. Tu empruntes des raccourcis qui peuvent être dangereux.

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Relativise , ce que je voulais dire c'est qu'il n'y a pas de master mieux qu'un autre pour travailler dans ce domaine, étant donné que la branche est vaste.

https://www.forbes.com/forbes/welco...ww.google.be/&referrer=https://www.google.be/

flakitoucl a dit:

ce que je voulais dire c'est qu'il n'y a pas de master mieux qu'un autre pour travailler dans ce domaine, étant donné que la branche est vaste.

https://www.forbes.com/forbes/welco...ww.google.be/&referrer=https://www.google.be/

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Oui et Non....
En fait, oui parce que la science des données c'est très vaste (varié), il y a un peu de tout.....; Certains qui ont fini en recherche opérationnelle, statistiques, actuariat, ..... tentent de se reconvertir en science des données, vu que leurs masters ont un côté "analytique".

Et non pour la même raison : en science des données, tu as bcp (vraiment bcp) de profils. D'ailleurs c'est qui un "Data scientist" ? Personne ne peut vraiment répondre à cette question très brièvement. Aujourd'hui, un data scientist peut avoir un profil très statisticien, ou encore informaticien. Et celui ou celle qui a fait éco aura (de mon humble avis) du mal à percer dans le côté informatique de la data science (i.e les systèmes distribués, le cloud, les bases de données avancées, le deep reinforcement learning, la cybersécurité, ....).

Etant étudiant en bachelier

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Il faudra voir aussi ce que ton diplôme de bachelier (en ??? ) te permet comme passerelle également.

Pour ingé civil, je pense que c'est mort. Vu qu'il faut être bachelier au minimum ingé industriel.

https://de.ulb.ac.be/passerelles/#

kTz vu que tu as l air pas mal au courant. des info sur des cours en ligne ?

titoum

Il est compliqué d'avoir des cours en ligne surtout par rapport aux outils et standards ict de la boite que tu vises.

Chez nous c'est DB2, datastage (ETL) et SAS. Toutefois, il y a des outils open source qui sont vraiment intéressants et fortement utilisés par le monde scientifique (Wekka, R,....) et du DIY (python, java, opencl,...).

C'est assez difficile de t'orienter selon les aspects que tu souhaites développer.
Voici quelques mots clés généraux qui parfois se recoupent :

"Infrastructure"/mise à disposition des données :DB (hadoop, posgresql,... + tuning pour performance),xml, datamart, datawarehouse, datalake, ETL. Tu pourrais même aller plus loin en t'intéressant aux FS (Files System) qui impact les perfs.

exploitation des données : analyse décisionnelle, analyse prédictive/descriptive, statistique, classification supervisée/non supervisée, optimisation combinatoire, algorithmie, recherche opérationnelle,
métaheuristique, heuristique.

Autres : management du système d'information, datagovernance

kTz
Je suis en bachelier en ingénieur de gestion et donc intéressé par le master en sciences des données, orientation statistique