Master 120 en sciences mathématiques, à finalité spécialisée en data science
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Horaire
horaire de jour
- Crédits ECTS 120
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Finalité spécialisée
Code Nom Professeur(s) Th.+Ex. Crédits/Bloc 1 2 3 EDASM101 Business intelligence Linden Isabelle 30h th. + 15h ex. 5 SDASM101 Graph mining Lambiotte Renaud SALNIKOV Vsevolod 20h th. + 20h ex. 5 IDASM104 Projet interdisciplinaire 30h ex. 5 IDASM103 Visualisation de l'information Dumas Bruno 15h th. + 15h ex. 4 IDASM102 Machine learning et data mining Frénay Benoît 40h th. + 15h ex. 6 IDASM101 Big data : ingénierie et traitement MEURICE Loup Cleve Anthony Faulkner Stéphane GILLAIN Joseph 30h th. + 15h ex. 5 -
Cours obligatoires
Code Nom Professeur(s) Th.+Ex. Crédits/Bloc 1 2 3 SMATM101 Systèmes, contrôle et optimisation Winkin Joseph 30h th. + 30h ex. 6 SMATM102 Analyse multivariée et introduction aux logiciels statistiques VAN BEVER GERMAIN 30h th. + 30h ex. 6 SMATM103 Algèbre linéaire numérique : méthodes directes et itératives Sartenaer Annick 30h th. + 30h ex. 6 SMATM104 Théorie qualitative des systèmes dynamiques Carletti Timoteo 30h th. + 30h ex. 6 SMATM110 Travaux pratiques de programmation 45h ex. 3 SSPSM101 Sciences, éthique et développement TILMAN Valérie 18h th. + 6h ex. 3 SSPSM201 Philosophie des mathématiques Lambert Dominique 15h th. 3 SMATM205 Fondements des mathématiques Remon Marcel 30h th. 3 -
Mémoire
Code Nom Professeur(s) Th.+Ex. Crédits/Bloc 1 2 3 SMATM111 Introduction à la rédaction mathématique Libert Anne-Sophie 15h th. 3 SMATM201 Mémoire 21 -
Cours de langues
Une unité d'enseignement au choix.
Code Nom Professeur(s) Th.+Ex. Crédits/Bloc 1 2 3 SELVM201 Perfectionnement d'Anglais (niveau B2+) 45h th. 3 SELVM202 Réactualisation du Néerlandais (niveau B1) 45h th. 3 -
Cours au choix
L'étudiant choisit 27 crédits dont au minimum 3 et au maximum 9 crédits en dehors du programme de sciences mathématiques.
Code Nom Professeur(s) Th.+Ex. Crédits/Bloc 1 2 3 SMATM123 Analyse de données complexes NICOLAY Delphine Lambiotte Renaud 30h th. + 30h ex. 6 SMATM121 Gravitation relativiste et cosmologie Fuzfa Andre 30h th. + 30h ex. 6 SMATM224 Méthodes heuristiques Blanchard Julien Carletti Timoteo 30h th. + 30h ex. 6 SMATM130 Questions spéciales de mathématiques SALNIKOV Vsevolod 30h th. 6 SMATM122 Approche fonctionnelle des systèmes dynamiques MAUROY Alexandre MAUROY Alexandre Winkin Joseph 30h th. + 30h ex. 6 SMATM127 Dynamique céleste et résonances Lemaitre Anne TEYSSANDIER Jean 30h th. + 30h ex. 6 SMATM227 Méthodes avancées pour les systèmes non linéaires MAUROY Alexandre 30h th. + 30h ex. 6 SMATM135 Applications technologiques et mathématiques ROISIN Arnaud Libert Anne-Sophie 30h th. + 30h ex. 6 SMATM120 Statistiques avancées DUMONT Morgane VAN BEVER GERMAIN 30h th. + 30h ex. 6
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Cours obligatoires
Code Nom Professeur(s) Crédits Heures/Quadri 1 2 SMATM101 Systèmes, contrôle et optimisation Winkin Joseph 6 30h th. + 30h ex. SMATM102 Analyse multivariée et introduction aux logiciels statistiques VAN BEVER GERMAIN 6 30h th. + 30h ex. SMATM103 Algèbre linéaire numérique : méthodes directes et itératives Sartenaer Annick 6 30h th. + 30h ex. SMATM104 Théorie qualitative des systèmes dynamiques Carletti Timoteo 6 30h th. + 30h ex. SMATM110 Travaux pratiques de programmation 3 45h ex. SSPSM101 Sciences, éthique et développement TILMAN Valérie 3 18h th. + 6h ex. -
Mémoire
Code Nom Professeur(s) Crédits Heures/Quadri 1 2 SMATM111 Introduction à la rédaction mathématique Libert Anne-Sophie 3 15h th. -
Cours au choix
L'étudiant choisit 27 crédits dont au minimum 3 et au maximum 9 crédits en dehors du programme de sciences mathématiques.
Code Nom Professeur(s) Crédits Heures/Quadri 1 2 SMATM123 Analyse de données complexes NICOLAY Delphine Lambiotte Renaud 6 30h th. + 30h ex. SMATM121 Gravitation relativiste et cosmologie Fuzfa Andre 6 30h th. + 30h ex. SMATM224 Méthodes heuristiques Blanchard Julien Carletti Timoteo 6 30h th. + 30h ex. SMATM130 Questions spéciales de mathématiques SALNIKOV Vsevolod 6 30h th. SMATM122 Approche fonctionnelle des systèmes dynamiques MAUROY Alexandre MAUROY Alexandre Winkin Joseph 6 30h th. + 30h ex. SMATM127 Dynamique céleste et résonances Lemaitre Anne TEYSSANDIER Jean 6 30h th. + 30h ex. SMATM227 Méthodes avancées pour les systèmes non linéaires MAUROY Alexandre 6 30h th. + 30h ex. SMATM135 Applications technologiques et mathématiques ROISIN Arnaud Libert Anne-Sophie 6 30h th. + 30h ex. SMATM120 Statistiques avancées DUMONT Morgane VAN BEVER GERMAIN 6 30h th. + 30h ex.
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Finalité spécialisée
Code Nom Professeur(s) Crédits Heures/Quadri 1 2 EDASM101 Business intelligence Linden Isabelle 5 30h th. + 15h ex. SDASM101 Graph mining Lambiotte Renaud SALNIKOV Vsevolod 5 20h th. + 20h ex. IDASM104 Projet interdisciplinaire 5 30h ex. IDASM103 Visualisation de l'information Dumas Bruno 4 15h th. + 15h ex. IDASM102 Machine learning et data mining Frénay Benoît 6 40h th. + 15h ex. IDASM101 Big data : ingénierie et traitement MEURICE Loup Cleve Anthony Faulkner Stéphane GILLAIN Joseph 5 30h th. + 15h ex. -
Cours obligatoires
Code Nom Professeur(s) Crédits Heures/Quadri 1 2 SSPSM201 Philosophie des mathématiques Lambert Dominique 3 15h th. SMATM205 Fondements des mathématiques Remon Marcel 3 30h th. -
Mémoire
Code Nom Professeur(s) Crédits Heures/Quadri 1 2 SMATM201 Mémoire 21 -
Cours de langues
Une unité d'enseignement au choix.
Code Nom Professeur(s) Crédits Heures/Quadri 1 2 SELVM201 Perfectionnement d'Anglais (niveau B2+) 3 45h th. SELVM202 Réactualisation du Néerlandais (niveau B1) 3 45h th.
Conditions d'admission
- bachelier en sciences mathématiques, sciences de l'ingénieur orientation ingénieur civil ;
- bachelier en sciences informatiques de l'UNamur avec une option mathématique ou d'une autre université avec une 'mineure' (représentant au moins 15 crédits) en mathématique ;
- bachelier en sciences physiques avec une 'mineure' (représentant au moins 15 crédits) en mathématique.
ACCÈS moyennant un COMPLÉMENT DE 15 CRÉDITS maximum
- bachelier en sciences physiques.
ACCÈS SUR DOSSIER
- autre diplômé de la Communauté française de Belgique ;
- diplômé de l’enseignement supérieur hors Communauté française de Belgique;
- sur base de VAE (Valorisation des acquis de l'expérience).
Pour les admissions en master, il y a lieu de prendre contact avec le service des inscriptions.
Description
Le programme de master 120 en sciences mathématiques articule théorie et pratique, et combine approche analytique et approche numérique.
Le programme se compose d’une formation poussée en mathématiques appliquées et en techniques de programmation, d’unités d’enseignement (UE) obligatoires et au choix dans les différents domaines de recherche des enseignant·es, et de la formation spécifique à la finalité approfondie.
La finalité spécialisée en data science forme les étudiant·es à l’extraction, le stockage, l’analyse, la visualisation et l’interprétation des données disponibles en quantités et formes diverses (big data).
Les étudiant·es peuvent choisir de démarrer leur finalité dès le début du master ou au cours de celui-ci.
Tout au long de la formation, les étudiant·es développent autonomie, aptitudes de communication, connaissance des langues et réflexion philosophique et éthique pour devenir des scientifiques responsables intégré·es dans la société de demain.
Les étudiant·es appliquent directement ces aptitudes dans le cadre de la réalisation de leur mémoire, qui les met en contact avec le monde de la création et de la production scientifique en mathématiques appliquées.
Pour renforcer la thématique de recherche choisie, ils sont par ailleurs invités à sélectionner une UE à l’extérieur du département.
Le programme se conclut par un projet interdisciplinaire en data science dans lequel les étudiant·es analysent des données et présentent les résultats de leurs analyses de façon efficiente et compréhensible.
Mobilité et ouverture internationale
Les étudiant·es ont la possibilité de réaliser un séjour d’études Erasmus d’un quadrimestre à l’étranger dans des universités étrangères prestigieuses en Suisse, France, Italie, Espagne, Suède...
Certain·es étudiant·es profitent de l’UE obligatoire à l’extérieur pour effectuer une nouvelle expérience internationale, soit à Lille (un accord existe entre les universités francophones belges et celle de Lille), soit dans un cadre unique, comme la participation à une école thématique ou à une UE intensive, proposée à une seule occasion.
Enfin, la formation en anglais comporte un séjour de 3 jours à Londres préparé et évalué.
Méthodes d'enseignement
Le master 120 en sciences mathématiques fait appel à des méthodes d’enseignement très diversifiées. On y retrouve :
- des UE de formation en mathématiques toujours associées à des séances de travaux pratiques, incluant des exercices, de la programmation et l’utilisation de logiciels (Matlab en particulier) ;
- des UE au choix, où chaque année, l’enseignant·e particularise sa thématique en fonction de son public et pimente son cours de résultats de recherches récentes ;
- des séminaires, des travaux personnels, des applications développées en partenariat entre enseignant·es et étudiant·es ;
- la réalisation du mémoire, pour lequel les étudiant·es exploitent et mettent en pratique la théorie aux problématiques d’actualité, conçoivent des solutions pour les problèmes qu’ils analysent et supervisent leur implémentation. Les sujets, la méthodologie, le suivi et l’aide à la rédaction et à la communication sont très différents d’une promotrice ou d’un promoteur à l’autre, d’une discipline à l’autre et d’un sujet à l’autre. La réalisation du mémoire permet aux étudiant·es de développer une collaboration intense avec des chercheuses et chercheurs ou des enseignant·es, tout en faisant preuve d’autonomie dans la manière de gérer leur travail.
Finalités et objectifs
Le master 120 en sciences mathématiques est orienté vers les mathématiques appliquées ; il vise à fournir à la société des scientifiques avec un sérieux bagage théorique en mathématiques générales et une orientation nette vers les applications liées à de nombreux secteurs.
Au terme du programme de master 120 en sciences mathématiques à finalité spécialisée en data science, les étudiant·es seront capables de :
- s’impliquer dans des questions d’actualité : Comment augmenter la fiabilité des prévisions météorologiques ? Comment améliorer le réseau des transports, une chaîne de production alimentaire, la distribution d’énergie ou l’information sur Facebook ? Comment estimer la probabilité qu’un satellite tombe dans une zone habitée ? Comment comprendre un crash boursier ? Comment donner du sens aux apprentissages mathématiques ?
- maîtriser toutes les étapes de la résolution de problèmes réels (analyse, modélisation, simulation et mise en œuvre) grâce aux outils théoriques, algorithmiques et informatiques des mathématiques appliquées ;
- faire preuve d’un esprit rigoureux et de précision, à l’affût de l’application des mathématiques et de leurs développements dans les activités de notre société ;
- devenir des spécialistes de l’analyse des données et des conceptrices et concepteurs des solutions de demain.
Évaluation
Examens écrits ou oraux, rapports individuels ou de groupes, défenses orales de résultats scientifiques devant un jury, séance poster, stage... plusieurs modes d’évaluation coexistent pour la formation de master 120 en sciences mathématiques.
La notion d’examen classique, où la restitution de la théorie constitue l’essentiel de l’épreuve, a presque disparu du master. Certes, les étudiant·es sont invité·es, dans certains cas, à prouver leur connaissance réelle de la théorie vue au cours, mais toujours avec une insistance sur leur faculté à l’appliquer à bon escient. La rigueur dans l’écriture et dans le raisonnement, l’esprit de synthèse et d’analyse, le souci du détail pertinent sont et restent des critères d’évaluation importants et incontournables.
Bon nombre d’examens sont remplacés (partiellement ou totalement) par des travaux personnels, voire la réalisation d’un poster, ou la modélisation et la résolution numérique d’un problème de A à Z, ou encore la lecture commentée et critique d’un ou plusieurs articles de la discipline.
Tous les stages font l’objet d’un rapport ou d’un récit de stage, où les étudiant·es sont invité·es à réfléchir sur leur expérience et à en tirer des enseignements, par rapport à leur formation, mais aussi par rapport à leur propre réaction lors cette confrontation avec le monde du travail actuel.
Les modalités précises d’évaluation de chaque unité d’enseignement peuvent être consultées sur les fiches d’information de ces dernières.