UNamur : Spécialisation en Data Science

UNamurL’Université de Namur proposera dès septembre 2017 une formation en data science au sein des masters en informatique, ingénieur de gestion et mathématique. Elle sera également accessible aux étudiants déjà porteurs d’un diplôme de master.

Dans tous les secteurs, des acteurs économiques sont confrontés à des données de plus en plus complexes : entreprises, hôpitaux, banques, universités, etc. À partir de la rentrée académique prochaine, l’Université de Namur apportera une solution innovante à l’explosion de la demande liée à ces big data : une nouvelle finalité spécialisée en data science adaptée aux formations en informatique, gestion et mathématique.

Elle offrira un ensemble cohérent de cours où les étudiants des trois masters travailleront dans une dynamique interdisciplinaire alignée avec la réalité du monde des organisations. Objectif, former des analystes de données compétents, mais également les concepteurs des solutions de demain. Les étudiants deviendront experts en big data, data warehousing, machine learning, data mining, visualisation de l’information, graph mining et business intelligence. Ils mettront en pratique leurs connaissances sur des travaux concrets et sur un projet interdisciplinaire réaliste. La formation s’appuiera sur l’expertise scientifique multidisciplinaire du Namur Digital Institute et de naXys.

Pour permettre à ceux qui sont déjà diplômés de suivre cette formation, l’UNamur l’ouvre également à toute personne possédant un diplôme de master en sciences informatique, en ingénieur de gestion ou en sciences mathématiques. Il suffira de suivre l’équivalent d’une demi-année de cours (soit 30 crédits) pour recevoir un second diplôme avec la mention « finalité spécialisée en data science ».

La formation proposée offrira aux étudiants de nombreux débouchés en lien avec le besoin grandissant de valorisation de données dans les organisations. Après leur formation, les étudiants seront capables d’extraire, de stocker, d’analyser, de visualiser et d’interpréter des données disponibles en quantités et formes diverses (par ex. big data). Leurs compétences seront appréciées dans des domaines comme l’e-health, la recherche pharmaceutique, l’e-commerce, le marketing, la finance, les applications web, les smart cities, la logistique, l’audio-visuel, les réseaux sociaux ou les télécommunications.

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