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Engineering, Profil Data Science

Master HES

Haute école spécialisée de Suisse occidentale HES-SO

Catégories
Lieu de formation

Fribourg (FR) - Yverdon-les-Bains (VD) - Neuchâtel (NE) - Sion (VS) - Genève (GE) - Lausanne (VD) - Zurich (ZH)

Langue d'enseignement

français

Type de formation

Hautes écoles spécialisées HES

Modalités temporelles

À plein temps - À temps partiel

Thèmes de formation

Études et formations en informatique

Filières d'études

Informatique - Informatique de gestion - Sciences de l'information

Swissdoc

7.561.34.0

Mise à jour 07.02.2024

Description

Description de la formation

Le nouveau profil Data Science (DS) du MSE vise l'acquisition de compétences métiers et méthodologiques approfondies dans l’analyse de données, l’intelligence artificielle, le deep learning, le big data, la visualisation de l’information et, de façon générale, les services orientés données interopérables, fiables et évolutifs.

Plus de 90% des entreprises ont aujourd’hui identifié le Data Science comme un élément clé de leur compétitivité. Le Data Science est devenu une compétence transdisciplinaire nécessaire à toute entreprise d’ingénierie qui vit sa transformation digitale. Renforçant cette dynamique, des nouveaux paradigmes ont émergé dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui devient une réalité dans les entreprises suite aux avancées du deep learning, du big data et du calcul sur GPU. La formation Data Science du MSE répond donc à un besoin actuel du marché pour lequel des formations de niveau master sont nécessaires.

Les étudiants recevant le diplôme de master en Data Science auront développé des compétences interdisciplinaires professionnelles dans trois domaines clés du Data Science. Le premier est le data engineering qui couvre les techniques d’acquisition, de stockage et de traitement des données. Le second est le data analytics qui couvre les processus de conversion des données brutes en information, modèles et connaissances actionnables, entre autres en utilisant les techniques modernes de l’IA. Le troisième est orienté vers la mise en production et la maintenance de data services qui utilisent les modèles issus du data analytics.

Spécialisations

Le profil Data Science est structuré selon trois domaines: le data engineering, le data analytics et les data services. Ces domaines sont couverts par les différentes formes d’enseignement du MSE incluant les modules centraux (contextuels, fondamentaux et techniques), les modules d’approfondissement et les projets.

Data Analytics

Le data analytics est le processus de conversion des données brutes en information, modèles et connaissances actionnables. Dans ce processus, des modèles et des algorithmes sont appliqués aux données. Ils sont construits grâce au machine learning, au deep learning, au traitement du langage naturel, au data mining et, de façon générale, aux mathématiques appliquées. Plus spécifiquement, les compétences suivantes sont visées:

  • Comprendre et appliquer des méthodes statistiques pour décrire et explorer les données.
  • Construire des modèles dérivés des données en utilisant des techniques de data mining, de machine learning et de deep learning.
  • Analyser et planifier des expériences permettant de construire, valider et optimiser des modèles selon les bonnes pratiques de l’état-de-l’art.

Data Engineering

Le data engineering couvre les techniques d’acquisition, de stockage et de traitement des données d’un point de vue informatique. Il inclut les protocoles de communication avec les capteurs tels que ceux utilisés pour l’Internet des Objets, la gestion des flux de données et les bases de données dont les solutions big data. Les aspects traitement des données incluent les techniques de nettoyage, de préparation et de sécurisation des données. Plus spécifiquement, les compétences suivantes sont visées:

  • Conceptualiser et organiser la collecte de données depuis les machines et systèmes utilisés dans les entreprises, en gérant la dimension hétérogène des sources de données dont les capteurs IoT d’entreprise, les bases de données structurées et non-structurées, les stacks technologiques big data et les flux de données en ligne.
  • Analyser, planifier et organiser le stockage des données en utilisant les technologies adéquates aux besoins des applications, tenant compte des contraintes de bande passante, de sécurité, de volume et de variété des données.
  • Conceptualiser, développer, évaluer et optimiser des applications capables de traiter de façon efficace des flux de données, d’en extraire des caractéristiques et d’y appliquer des modèles.

Data Services

Les data services sont liés à la mise en production de services actionnables par les entreprises. Ceci implique une compréhension des processus propres aux entreprises et la mise en place des pipelines de données qui les supportent, incluant techniques de déploiement et de maintenance. D’autres aspects non techniques tels que l’éthique, le droit, la sécurité et le respect de la vie privée font partie des considérations lors du déploiement de ces services.

  • Construire des “data products” en comprenant les besoins d’entreprise en termes de pipeline de données pour transformer des résultats d’analyse en informations actionnables pour les entreprises.
  • Organiser le déploiement, la maintenance et l’évolution des services de données en respectant des contraintes de qualité tels que les Service Level Agreements.
  • Comprendre les contraintes non techniques liées aux dimensions éthiques, vie privée, sécurité et intégrité des données dans des entreprises et institutions publiques. Organiser les services de données pour respecter ces contraintes.

Plan de la formation

Engineering, MA (90 ECTS)

1 crédit ECTS correspond à environ 25-30 heures de travail.

À temps plein

  ECTS
1er semestre  
Reforcement bases théoriques  
Approfondissements professionnels  
  30
2e semestre  
Renforcement bases théoriques  
Approfondissements professionnels  
  30
3e semestre  
Travail de Master 30 
   
Total 90

À temps partiel

  ECTS
1er semestre  
Renforcement bases théoriques  
Approfondissements professionnels  
  15
2e semestre  
Renforcement bases théoriques  
Approfondissement professionnels  
  15
3e semestre  
Renforcement bases théoriques  
Approfondissements professionnels  
  15
4e semestre  
Renforcement bases théoriques  
Approfondissements professionnels  
  15
5e semestre  
Travail de master 30
   
Total 90

Lien sur le plan de la formation

Admission

Conditions d’admission

Le MSE s’adresse aux meilleurs étudiant·es ayant obtenu le Bachelor dans une des filières d'apport. Les candidat·es sont soumis à une procédure d’admission sur dossier dans la limite des places disponibles.

Lien sur l'admission

Inscription

Délai: 30 avril 2024

Coûts

CHF 500.- par semestre (taxe d'études)
CHF 250.- par semestre (frais d'études)
CHF 150.- (taxe d'inscription)

Diplôme

  • Master haute école spécialisée HES

Master of Science HES-SO in Engineeringavec orientation en Data Science

Débouchés

L’activité professionnelle visée par le profil Data Science du MSE est celle de spécialiste, chef-fe de projet et/ou cadre supérieur·e au sein de grandes entreprises, de groupes de conseil, et d’administrations publiques qui mettent en place des projets liés à l’exploitation de leurs données, en Suisse ou à l’étranger. Le profil prépare à divers métiers comme:

  • Ingénieur·e Data Science
  • Data Architect
  • Chief Information Officer
  • Senior Data Engineer

Infos pratiques

Lieu / adresse

  • Fribourg (FR)
  • Yverdon-les-Bains (VD)
  • Neuchâtel (NE)
  • Sion (VS)
  • Genève (GE)
  • Lausanne (VD)
  • Zurich (ZH)

Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg HEIA-FR
Bd de Pérolles 80
1700 Fribourg
Tél.: 026 429 66 11
http://www.heia-fr.ch

Haute Ecole d’Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud - HEIG-VD
Rte de Cheseaux 1
1400 Yverdon-les-Bains
Tél.: 024 557 63 30
http://www.heig-vd.ch

Haute Ecole Arc Ingénierie - HE-Arc Ingénierie
Espace de l'Europe 11
2000 Neuchâtel
Tél.: 032 930 13 13
http://www.he-arc.ch

HES-SO Valais Wallis - Haute école d'ingénierie
Rue de l'Industrie 23
1950 Sion
Tél.: 027 606 85 11
http://www.hevs.ch

Haute école du paysage, d’ingénierie et d’architecture de Genève, hepia
Rue de la Prairie 4
1202 Genève
Tél.: 022 546 24 00
http://www.hesge.ch/hepia

Selon les orientations, le lieu de cours peut également avoir lieu à d'autres endroits en Suisse.

Déroulement temporel

Début des cours

mi-septembre (semaine 38)

Durée de la formation

Généralement 3 ou 5 semestres:
- 3 semestres à plein temps
- 4 semestres à temps partiel et 1 semestre à plein temps

Modalités temporelles

  • À plein temps
  • À temps partiel

Langue d’enseignement

  • français

niveau B2

Remarques

Les huit Hautes écoles spécialisées suisses proposent un programme de Master MSE axé sur la pratique. Lors de ces études, il est possible de choisir entre 15 orientations différentes.

Le MSE s’adresse aux étudiants(e)s au bénéfice d’un très bon diplôme de Bachelor dans les domaines des sciences de l’ingénieur, des technologies de l’information ou de la construction et de la planification.

Liens

Renseignements / contact

Jean Hennebert, Responsable du profil DS (orientation),
Tel. + 41 58 900 00 00, mse@hes-so.ch

orientation.ch