Institut Polytechnique de Paris
Ecole Polytechnique ENSTA ENSAE Télécom Paris Télécom SudParis

Master 2 Traitement de l'Information et Exploitation des Données

Master 2 Traitement de l'Information et Exploitation des Données
Année d’étude

Master 2

Programme

Traitement de l'Information et Exploitation des Données (TRIED)

Crédits ECTS

60

Langue

Français

Orientation

professionnel et recherche

Lieu

campus de Palaiseau

Durée de la formation

12 mois à temps complet

Début des cours

septembre

Diplôme délivré

Master

POURQUOI INTÉGRER CE PROGRAMME ?

Atout n° 1 

Se préparer à un métier d’avenir aussi bien en recherche académique que dans l’industrie

Atout n°2

Maîtriser les connaissances théoriques tout acquérant de la pratique à travers des projets et un stage

Atout n°3

Suivre une formation pluridisciplinaire menant à l’acquisition de compétences transverses

Le Master 2 en Traitement de l'Information et Exploitation des Données (TRIED) forme des scientifiques des données (data scientists) qui sont des experts en analyse, traitement et modélisation des données. Ils maîtrisent les concepts et les technologies de l’intelligence artificielle. La formation est pluridisciplinaire, à la frontière entre les mathématiques appliquées, l’informatique et la physique. Le Master accueille donc des étudiants d’horizons divers (Physique, Mathématiques, Sciences pour l’Ingénieur, Environnement). Le programme est composé d’un tronc commun important et les modules optionnels permettent aux étudiants de choisir différents parcours ainsi qu’un stage. L’objectif est d’acquérir les compétences nécessaires au développement d’algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour des modélisations statistiques complexes dans des domaines applicatifs variés. Les étudiants sont également formés à l’apprentissage profond (Deep Learning), ces techniques offrant des perspectives d’emploi importantes dans de nombreux secteurs.

Objectifs

Le programme vise à :

  • Aborder les différents éléments intervenant dans le traitement des données d’une application, à savoir l’acquisition, l’analyse, la modélisation, la validation et l’interprétation
  • Associer systématiquement les enseignements théoriques et pratiques
  • Permettre la mise en œuvre des cas concrets grâce à plusieurs modules projets, réalisés notamment au sein de laboratoires

 

Les étudiants diplômés de ce programme de Master pourront :

  • Poursuivre une carrière dans de nombreux secteurs d’activité tels que l’industrie automobile, les télécommunications, la santé, la télédétection mais également l’analyse des réseaux sociaux, les banques ou les sociétés d’assurance
  • Travailler dans des petites structures telles que des startups ou dans les grands groupes ou encore intégrer un laboratoire de recherche

La structure du Master est composée d’un tronc commun et de modules optionnels. Le Tronc Commun est constitué du socle scientifique et d’un module d’anglais. Le socle scientifique comprend les bases en analyse et modélisation statistique des données, l’apprentissage statistique, l’intelligence artificielle. Les modules optionnels permettent d’acquérir des compétences relatives aux bases de données, aux objets connectés, au traitement d’image, et de réaliser des projets de data science qui nécessitent la mise en œuvre de l’ensemble des compétences acquises dans le tronc commun associées à des compétences transverses (gestion de projet, rédaction, valorisation).

 

Tronc commun

Analyse statistique jeu de données réelles

54h

6 ECTS

Français

Anglais

36h

3 ECTS

Français

Apprentissage profond

30h

3 ECTS

Français

Reconnaissance de formes et méthodes neuronales

60h

6 ECTS

Français

Méthodes statistiques données qualitatives

30h

3 ECTS

Français

Réseaux bayésiens-Chaînes Markov Cachées

27h

3 ECTS

Français

 

Options

Un premier groupe de modules optionnels permet de choisir 9 ECTS. Deux modules de 6 ECTS composent ce groupe: un module sur les capteurs (Objets connectés: principes et fiabilité des capteurs) et un module d’image (Traitement d’images). Un de ces deux modules devra être choisi, avec un autre module de 3 ECTS.

Un deuxième groupe de modules optionnels permet de choisir 3 ECTS. Le projet de recherche en Data Science est réalisé dans un des laboratoires de recherche partenaires pendant un mois à temps plein, et a lieu au mois de Mars. Ce projet permet une initiation à la recherche juste avant le début du stage de Master au semestre 2. 

Le Master est adossé à plusieurs laboratoires de recherche partenaires :

-          Laboratoire SAMOVAR Télécom SudParis

-          Institut Pierre Simon Laplace (IPSL) fédération de laboratoires

-          Laboratoire Atmosphères, Milieux, Observations Spatiales (LATMOS), UVSQ, CNRS (UMR 8190)

-          Centre d’Etudes et de Recherches en Informatique et Communications (CEDRIC), CNAM (EA 4629)

 

9 ECTS à choisir :

Base de données recherche d'information

36h

3 ECTS

Objets connectés: principes & fiabilité capteurs

54h

6 ECTS

Traitement d’images

48h

6 ECTS

Comparaison de méthodes de classification

27h

3 ECTS

Etude de cas en data science

32h

3 ECTS


3 ECTS à choisir :

Projet de recherche en data science

1 mois intensif

3 ECTS

Connaissance de l'entreprise

45h

3 ECTS

Base de données pour Big Data

36h

3 ECTS



 

Stage recherche et mémoire

Stage de recherche de 4 à 6 mois, à temps plein.

A partir du mois d’Avril

Il pourra être effectué dans un laboratoire de recherche ou dans l’industrie. De nombreux stages de recherche permettent aux étudiants de se spécialiser en modélisation des données. On peut citer à titre d’exemple le secteur automobile, de la sécurité des personnes, de l’internet des objets, de la santé, de l’observation et la surveillance de l’environnement, des réseaux sociaux, le web marketing, le secteur bancaire ou les sociétés d’assurance. 

Un rapport ou mémoire de stage (entre 30 et 40 pages) devra être rédigé en Français ou en Anglais. La soutenance orale du travail de stage sera effectuée devant un jury composé du maître de stage (encadrant) et des responsables de la formation. La soutenance orale peut être effectuée en Français ou en Anglais. La durée de la soutenance est de 20 minutes, l’exposé est suivi par 15 minutes de questions. 

24 ECTS

Droits de scolarité et bourses

  • Etudiants de l'UE/EEE/Suisse : 243€
  • Etudiants hors UE/EEE/Suisse : 3770€
  • Les élèves ingénieurs inscrits dans l'une des cinq écoles membres de l'Institut Polytechnique de Paris (Ecole polytechnique, ENSTA Paris, ENSAE Paris, Télécom Paris et Télécom SudParis) : 159€
  • Cas particuliers : veuillez vous référer à la section "Coût des études" de la FAQ

Plus d’informations sur les bourses

Candidatures et calendrier des admissions

Responsables

Sonia Garcia

Bernadette Dorizzi

Secrétariat pédagogique

Isabel-Mary Morgan

Informations générales

master-admission@ip-paris.fr

Description

Le Master 2 en Traitement de l'Information et Exploitation des Données (TRIED) forme des scientifiques des données (data scientists) qui sont des experts en analyse, traitement et modélisation des données. Ils maîtrisent les concepts et les technologies de l’intelligence artificielle. La formation est pluridisciplinaire, à la frontière entre les mathématiques appliquées, l’informatique et la physique. Le Master accueille donc des étudiants d’horizons divers (Physique, Mathématiques, Sciences pour l’Ingénieur, Environnement). Le programme est composé d’un tronc commun important et les modules optionnels permettent aux étudiants de choisir différents parcours ainsi qu’un stage. L’objectif est d’acquérir les compétences nécessaires au développement d’algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour des modélisations statistiques complexes dans des domaines applicatifs variés. Les étudiants sont également formés à l’apprentissage profond (Deep Learning), ces techniques offrant des perspectives d’emploi importantes dans de nombreux secteurs.

Objectifs

Le programme vise à :

  • Aborder les différents éléments intervenant dans le traitement des données d’une application, à savoir l’acquisition, l’analyse, la modélisation, la validation et l’interprétation
  • Associer systématiquement les enseignements théoriques et pratiques
  • Permettre la mise en œuvre des cas concrets grâce à plusieurs modules projets, réalisés notamment au sein de laboratoires

 

Les étudiants diplômés de ce programme de Master pourront :

  • Poursuivre une carrière dans de nombreux secteurs d’activité tels que l’industrie automobile, les télécommunications, la santé, la télédétection mais également l’analyse des réseaux sociaux, les banques ou les sociétés d’assurance
  • Travailler dans des petites structures telles que des startups ou dans les grands groupes ou encore intégrer un laboratoire de recherche

La structure du Master est composée d’un tronc commun et de modules optionnels. Le Tronc Commun est constitué du socle scientifique et d’un module d’anglais. Le socle scientifique comprend les bases en analyse et modélisation statistique des données, l’apprentissage statistique, l’intelligence artificielle. Les modules optionnels permettent d’acquérir des compétences relatives aux bases de données, aux objets connectés, au traitement d’image, et de réaliser des projets de data science qui nécessitent la mise en œuvre de l’ensemble des compétences acquises dans le tronc commun associées à des compétences transverses (gestion de projet, rédaction, valorisation).

 

Tronc commun

Analyse statistique jeu de données réelles

54h

6 ECTS

Français

Anglais

36h

3 ECTS

Français

Apprentissage profond

30h

3 ECTS

Français

Reconnaissance de formes et méthodes neuronales

60h

6 ECTS

Français

Méthodes statistiques données qualitatives

30h

3 ECTS

Français

Réseaux bayésiens-Chaînes Markov Cachées

27h

3 ECTS

Français

 

Options

Un premier groupe de modules optionnels permet de choisir 9 ECTS. Deux modules de 6 ECTS composent ce groupe: un module sur les capteurs (Objets connectés: principes et fiabilité des capteurs) et un module d’image (Traitement d’images). Un de ces deux modules devra être choisi, avec un autre module de 3 ECTS.

Un deuxième groupe de modules optionnels permet de choisir 3 ECTS. Le projet de recherche en Data Science est réalisé dans un des laboratoires de recherche partenaires pendant un mois à temps plein, et a lieu au mois de Mars. Ce projet permet une initiation à la recherche juste avant le début du stage de Master au semestre 2. 

Le Master est adossé à plusieurs laboratoires de recherche partenaires :

-          Laboratoire SAMOVAR Télécom SudParis

-          Institut Pierre Simon Laplace (IPSL) fédération de laboratoires

-          Laboratoire Atmosphères, Milieux, Observations Spatiales (LATMOS), UVSQ, CNRS (UMR 8190)

-          Centre d’Etudes et de Recherches en Informatique et Communications (CEDRIC), CNAM (EA 4629)

 

9 ECTS à choisir :

Base de données recherche d'information

36h

3 ECTS

Objets connectés: principes & fiabilité capteurs

54h

6 ECTS

Traitement d’images

48h

6 ECTS

Comparaison de méthodes de classification

27h

3 ECTS

Etude de cas en data science

32h

3 ECTS


3 ECTS à choisir :

Projet de recherche en data science

1 mois intensif

3 ECTS

Connaissance de l'entreprise

45h

3 ECTS

Base de données pour Big Data

36h

3 ECTS



 

Stage recherche et mémoire

Stage de recherche de 4 à 6 mois, à temps plein.

A partir du mois d’Avril

Il pourra être effectué dans un laboratoire de recherche ou dans l’industrie. De nombreux stages de recherche permettent aux étudiants de se spécialiser en modélisation des données. On peut citer à titre d’exemple le secteur automobile, de la sécurité des personnes, de l’internet des objets, de la santé, de l’observation et la surveillance de l’environnement, des réseaux sociaux, le web marketing, le secteur bancaire ou les sociétés d’assurance. 

Un rapport ou mémoire de stage (entre 30 et 40 pages) devra être rédigé en Français ou en Anglais. La soutenance orale du travail de stage sera effectuée devant un jury composé du maître de stage (encadrant) et des responsables de la formation. La soutenance orale peut être effectuée en Français ou en Anglais. La durée de la soutenance est de 20 minutes, l’exposé est suivi par 15 minutes de questions. 

24 ECTS

Droits de scolarité et bourses

  • Etudiants de l'UE/EEE/Suisse : 243€
  • Etudiants hors UE/EEE/Suisse : 3770€
  • Les élèves ingénieurs inscrits dans l'une des cinq écoles membres de l'Institut Polytechnique de Paris (Ecole polytechnique, ENSTA Paris, ENSAE Paris, Télécom Paris et Télécom SudParis) : 159€
  • Cas particuliers : veuillez vous référer à la section "Coût des études" de la FAQ

Plus d’informations sur les bourses

Candidatures et calendrier des admissions

Responsables

Sonia Garcia

Bernadette Dorizzi

Secrétariat pédagogique

Isabel-Mary Morgan

Informations générales

master-admission@ip-paris.fr