Les données sont la base de nombreux produits et services qui rythment notre quotidien. Grâce au MSE in Data Science, vous disposez des méthodes et outils essentiels pour préparer les données, les organiser de manière efficiente, les analyser et générer sur cette base des produits innovants.
Profil professionnel
En tant que scientifique des données, vous élaborez, développez et implémentez les produits et les pipelines de données les plus divers pour les entreprises et les organisations publiques. Le marché du travail en Suisse vous propose des emplois dans les domaines de l’ingénierie et de l’analyse des données ou des services basés sur les données. De la collecte au traitement des données à l’apprentissage machinal et en profondeur ou au développement de produits de données: vous trouvez des défis et des possibilités propices à la conception de votre avenir.
Contenu du profil
Les études du MSE Data Science reposent sur trois piliers thématiques:
- Analyse des données
- Ingénierie des données
- Produits et services basés sur les données
Compétences
En tant qu’étudiant(e) du MSE in Data Science, vous êtes en mesure d’appliquer des méthodes statistiques pour décrire et rechercher des données et en tirer des déductions. Vous créez des modèles basés sur les données à l’aide du minage des données et de l’apprentissage machinal et en profondeur. Vous organisez la saisie et l’acquisition de données spécifiques à une application provenant de sources hétérogènes et êtes de plus capable de planifier et d’organiser la sauvegarde de telles données. Le développement d’applications, le traitement de flux de données, l’extraction de caractéristiques et la capacité d’appliquer des modèles font aussi partie de vos compétences. Vous apprenez à comprendre les exigences commerciales liées aux papelines de données et à transposer les résultats d’analyses en actions. Vous comprenez par ailleurs les restrictions non techniques inhérentes à l’éthique, à la protection des données et à la sécurité lors du traitement de données dans des entreprises et des institutions publiques.
Qualifications de départ et procédure d’admission
Des capacités spécifiques sont nécessaires pour s’inscrire à ce profil. Les étudiant(e)s ayant obtenu un diplôme au-dessus de la moyenne dans l’une des études de Bachelor suivantes remplissent généralement ces conditions d’admission:
- BSc in Data Science ou équivalent
L’évaluation des qualifications de départ fait partie de la procédure d’admission de la Haute école. Les étudiant(e)s ne possédant aucun des diplômes de Bachelor ci-dessus doivent se soumettre à un test d’aptitude.
Modules théoriques recommandés
Les modules théoriques comprennent 30 des 90 crédits ECTS requis, que vous suivrez avec d’autres étudiant(e)s MSE et qui sont enseignés sur différents sites par des professeur(e)s de toute la Suisse. Ici, vous trouvez les modules théoriques recommandés pour le profil du MSE Data Science (DS).
Distinction par rapport au Bachelor of Science
Le MSE in Data Science complète votre formation dans les domaines de l’ingénierie, de l’analyse et des produits dérivés des données. En font partie les compétences avancées dans les domaines de la statistique, du minage des données, de l’apprentissage machinal et en profondeur ainsi que la conception, l’implémentation et l’utilisation de produits basés sur les données pour les entreprises.
Apprenez-en davantage
Ci-après, vous voyez les Hautes écoles spécialisées (HES) qui proposent le profil Data Science (DS). Apprenez-en davantage sur les études auprès des différentes HES.
Langues
Études de spécialisation en français ou en allemand (Bienne), modules théoriques en anglais, allemand ou français
Thème principal
- Ingénierie des données pour les gros volumes de données
- Analyse des données textuelles et graphiques
- Applications de visualisation et d'analyse de données pour entreprises
- Applications intelligentes dans les domaines de la technologie juridique et des sciences de la vie
Langues
Anglais
Thème principal
Dans la mise en œuvre spécifique du profil MSE Data Science au FHNW, les étudiants acquerront de solides compétences en analyse de données statistiques, data engineering, machine learning et deep learning. L'accent est mis sur l'application efficace de la méthodologie Data Science dans des projets de recherche appliquée axés sur les résultats avec l'industrie et des partenaires de recherche.
Langues
Les modules centraux (30 ECTS) et les modules d’approfondissement (18 ECTS) sont donnés en anglais et en français. Les projets d’approfondissement (2x6ECTS) et la thèse de master peuvent se réaliser en anglais ou en français.
Thème principal
Le profil Data Science (DS) du MSE à la HES-SO 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.
Study language
German and English
Main focus
- Application of statistical methods, Data Mining, Machine Learning and Deep Learning.
- Focus on Data Engineering, Data Analytics and Data Services.
- Design, development and deployment of data products and data pipelines in companies and public institutions.
Study language
Mix of English and German
Main focus
- Application of data science methods with a focus on industrial problems.
- Interdisciplinary data science projects at the interface of computer science, geospacial statistics, logistics, business intelligence, etc.
- Usage of powerful computing hardware.
Langue
Anglais
Thème principal
- Probabilistic machine learning (Bayesian networks, Bayesian optimization, etc)
- Deep Learning and Computer Vision
- Robotics
- Forecasting
- Dynamic systems, control and reinforcement learning
- Natural language processing
- Projects with national and international companies
Langues
Anglais uniquement ou mélange d'anglais et d'allemand
Thème principal
- Database and Information Systems, Big Data Analytics, Information Retrieval
- Artificial Intelligence, Computer Vision, Machine and Deep Learning, Signal Processing, Statistical Data Analysis, Text Analytics
- Developing Data-Driven Services