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Master Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (MIASHS)

Sciences humaines et sociales, architecture
Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales - MIASHS
Alternance possible
  • Niveau d'étude visé

    Bac +5

  • ECTS

    120 crédits

  • Durée

    2 ans

  • Composante

    UFR IM2AG (informatique, mathématiques et mathématiques appliquées), UFR Sciences de l'Homme et de la Société (SHS), Faculté d'Economie de Grenoble (FEG)

  • Langue(s) d'enseignement

    Français

Présentation

Située à l'interface entre Sciences humaines et Sciences de l'ingénieur, la mention est portée par les UFR SHS (Sciences de l'homme et de la société) et FEG (Faculté d'économie de Grenoble). Elle propose une formation fortement interdisciplinaire et les parcours de ce master présentent une originalité commune : coupler des théories ou des techniques provenant des Sciences de l'ingénieur et du traitement de l'information, avec des connaissances et des problématiques relevant des Sciences humaines et sociales.

La mention a pour objectif de former des spécialistes en informatique, statistique, traitement de données, et analyse économique.

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  • Taux de réussite (en %) pour l'année 2021-2022

    Parcours Informatique et Cognition :

     Taux de réussite (en %)

     2021-2022

     M1

     90.00

     M2

     90.00

    Parcours Statistiques et Sciences des données :

     

     Taux de réussite (en %)

     2021-2022

     M1

    100.00

     M2

    80.00

     

     

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    Chiffres clés

Organisation

Ouvert en alternance

Type de contrat

Contrat d'apprentissage

CONTRAT D'APPRENTISSAGE: ouvert uniquement en M2 IC

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Programme

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Parcours Informatique et cognition

Le master MIASHS parcours Informatique et Cognition est une formation multidisciplinaire de haut-niveau alliant développement informatique, modélisation cognitive, et intelligence artificielle.
Ce parcours forme des informaticiennes maîtrisant des méthodes d’intelligence artificielle (symbolique et statistique/machine learning), de science cognitive (ergonomie, modélisation et méthodologie
d’évaluation expérimentale), et les principaux langages de programmation (Java, JS, Python, PHP) et frameworks web utilisés dans le secteur du numérique. Le parcours Informatique et Cognition permet à la fois de préparer les étudiantes à l’ingénierie logicielle et d’ouvrir les portes de la recherche en sciences cognitive avec la possibilité d’intégrer le M2 Science Cognitive (parcours cognition naturelle et artificielle).
Ce parcours de master est ouvert à toute étudiante ayant acquis de
solides bases en informatique et mathématique via une licence MIASHS ou
une licence d’informatique. Un parcours de licence comportant des
sciences cognitives n’est pas indispensable mais sera apprécié.

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  • UE Analyse de données

    3 crédits
  • UE Recherche opérationnelle et Graphes

    3 crédits
  • UE Introduction à la programmation web

    3 crédits
  • UE Programmation objet avancée

    3 crédits
  • UE Représentation des données et des connaissances 1

    3 crédits
  • UE Psychologie cognitive et conception de systèmes

    3 crédits
  • UE Outils et méthodes en SC1 : mesures comportementales

    3 crédits
  • UE Intelligence artificielle

    3 crédits
  • UE Traitement automatique des langues

    3 crédits
  • UE Méthodes de génie logiciel

    3 crédits
  • UE Projet tuteuré

    3 crédits
  • UE Programmation web côté serveur 1

    3 crédits
  • UE Programmation web client 1

    3 crédits
  • UE Recherche d'information

    3 crédits
  • UE Apprentissage statistique 1

    3 crédits
  • UE Gestion de projet

    3 crédits
  • UE Interaction homme-machine 1

    3 crédits
  • UE Projet tuteuré

    6 crédits
  • UE Anglais

    3 crédits
  • UE Outils et méthodes en SC2 : études comportementales

    3 crédits
  • UE Programmation Web serveur 2

    3 crédits
  • UE Programmation web client 2

    3 crédits
  • UE Fouille de texte

    3 crédits
  • UE Représentation des données et connaissances 2

    3 crédits
  • UE Perception multimodale

    3 crédits
  • UE Apprentissage statistique 2

    3 crédits
  • UE Planification automatique

    3 crédits
  • UE Interaction Homme Machine 2

    3 crédits
  • UE Anglais

    3 crédits
  • UE IA pour systèmes complexes

    3 crédits
  • UE Stage industriel - suivi

    30 crédits
  • UE Outils et méthodes en SC1 : mesures comportementales

    3 crédits
  • UE Intelligence artificielle

    3 crédits
  • UE Représentation des données et des connaissances 2

    3 crédits
  • UE Programmation web client 2

    3 crédits
  • UE Programmation Web serveur 2

    3 crédits
  • UE Programmation objet avancée

    3 crédits
  • UE Stage en entreprise

    12 crédits
  • UE Interaction Homme Machine 1

    3 crédits
  • UE Gestion de projet

    3 crédits
  • UE Informatique décisionnelle

    3 crédits
  • UE Outils et méthodes en SC2 : études comportementales

    3 crédits
  • UE Travail encadré de recherche

    6 crédits
  • UE Stage en entreprise

    9 crédits
  • Recherche d'informations sur le Web

Parcours Business et data analyst

L’ambition du master MIASHS parcours Business et Data analyst est de former en deux ans des spécialistes en analyse économique quantitative pour répondre aux besoins d’aide à la décision des entreprises et des institutions et d’apporter aux étudiants les clés de compréhension des nouveaux challenges de nos sociétés liées à la transition numérique. Le master permet aux étudiants d’acquérir à la fois la maîtrise des outils statistiques, économétriques et du traitement de données, et les connaissances économiques indispensables à la réalisation d’études sectorielles ou de marché. Ces deux composantes, techniques et théoriques, structurent la particularité du master. Cette spécialisation est renforcée par une connaissance des données, logiciels et langages adaptés permettant aux étudiants de renforcer leurs compétences.  

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  • UE Séminaire

    6 crédits
    • Séminaire études économique pour aide à la décision

      6 crédits
  • UE Microéconomie approfondie

    6 crédits
    • Économie industrielle

      3 crédits
    • Théorie des jeux

      3 crédits
  • UE Lecture, visualisation et analyse de données économiques (data driven analysis)

    9 crédits
    • Logiciels spécialisés

      3 crédits
    • Analyse de données 1

      3 crédits
    • Au choix : 1 à 2 parmi 2

      • Base de données

        3 crédits
      • Base de données avancées

        3 crédits
  • UE Économie quantitative 1 (Data economist)

    6 crédits
    • Tests statistiques

      3 crédits
    • Économétrie 1

      3 crédits
  • UE Ouverture

    3 crédits
    • Au choix : 1 à 2 parmi 1

      • Anglais économique

        3 crédits
  • GS_FuturProd_UE

    3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 1

      • Challenges of the production transition

        3 crédits
  • UE Séminaire

    6 crédits
    • Séminaire Etudes économiques pour aide à la décision

      3 crédits
    • Mémoire

      3 crédits
  • UE Microéconomie approfondie

    9 crédits
    • Économie publique

      3 crédits
    • Économie des réseaux

      3 crédits
    • Économie de l'innovation

      3 crédits
  • UE Méthodes quantitatives 2

    6 crédits
    • Apprentissage statistique 1

      3 crédits
    • Économétrie 2

      3 crédits
  • UE Professionnalisation

    6 crédits
    • Projet Tuteuré

      3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 3

      • Stage et tutorat collectif encadré

        3 crédits
      • Mémoire en anglais

        3 crédits
      • Mémoire du PT FuturProd de la Graduate School

        3 crédits
  • UE Ouverture (cours à choix)

    3 crédits
    • Au choix : 1 à 3 parmi 2

      • Donnée d'entreprises

        3 crédits
      • Évaluation des politiques publiques

        3 crédits
  • GS_FuturProd_UE

    3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 1

      • All methods of research production

        3 crédits
  • UE Organisation industrielle et valeur économique de la donnée

    9 crédits
    • Analyse de la concentration et pouvoir de marché

      2 crédits
    • Analyse de la concurrence dans les filières

      2 crédits
    • Marchés de l'attention et des données personnelles

      2 crédits
    • Analyse empirique des marchés

      3 crédits
  • UE Méthodes de l'intelligence économique (Intelligence economics)

    12 crédits
    • Économétrie 3

      3 crédits
    • Méthodes avancées en économétrie (IA, machine learning)

      3 crédits
    • Économétrie de l'évaluation

      3 crédits
  • UE3 Méthodes de la Business Intelligence

    3 crédits
    • Analyse des business data

      3 crédits
  • UE Cours d'ouverture

    3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 2

      • Politiques publiques et nouvelles technologies de l'énergie

        3 crédits
      • Marchés pertinents et données spatiales

        3 crédits
  • GS_FuturProd_UE

    3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 1

      • Human and Social value of Manufacturing

        3 crédits
  • UE Aide à la décision / Marchés et comportements de consommation

    6 crédits
    • Appels d'offre sur les marchés publics et privés

      2 crédits
    • Stratégie d'implantation sur les marchés

      2 crédits
    • Behavioral and Experimental Economics

      2 crédits
  • UE Compétences transversales et projet tuteuré

    9 crédits
    • Anglais professionnel

      3 crédits
    • Cas d'étude

    • Projet tuteuré et séances collectives encadrées

  • UE Périodes de professionnalisation (alternants)

    18 crédits
    • Au choix : 1 à 2 parmi 2

      • Alternance : mission en entreprise, mémoire et soutenance

        18 crédits
      • Retour d'alternance collectif/tutorat collectif dont réunion partenariale

  • UE Périodes de professionnalisation (FI et FC)

    18 crédits
    • Au choix : 1 parmi 1

      • Stage/mission, mémoire et soutenance

        18 crédits
  • UE bis Périodes de professionnalisation (FI et FC)

    15 crédits
    • Au choix : 1 parmi 1

      • Stage recherche en laboratoire, mémoire et soutenance

        15 crédits
  • GS_FuturProd_UE

    3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 1

      • Summer school

        3 crédits

Parcours Double compétence : informatique et sciences sociales

L'objectif de cette formation est de donner aux candidats une compétence complémentaire en informatique leur permettant d'intégrer le marché du travail avec une double compétence. Les débouchés sont nombreux et varient selon la discipline d'origine des diplômés : conception et développement de logiciels, de bases de données, d'applications web et multimédia, administration de réseaux, de sites web, conception et réalisation d'outils informatiques adaptés.

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  • UE Algorithmique 1

    6 crédits
  • UE Programmation 1

    6 crédits
  • UE Projet programmation 1

    0 crédits
  • UE Mathématiques pour l'informatique 1

    3 crédits
  • UE Bases de données 1

    3 crédits
  • UE Systèmes d'exploitation des ordinateurs

    3 crédits
  • UE Réseaux informatiques

    3 crédits
  • UE Méthodes de génie logiciel

    3 crédits
  • UE Introduction à la programmation web

    3 crédits
  • Facultatif

    • UE Module de soutien

      0 crédits
      • Facultatif

        • Soutien algorithmique

        • Soutien programmation

        • Soutien machines

  • UE Algorithmique 2

    3 crédits
  • UE Programmation 2

    3 crédits
  • Projet programmation 2

    0 crédits
  • UE Bases de données 2

    3 crédits
  • UE Mathématiques pour l'informatique 2

    3 crédits
  • UE Programmation web client 1

    3 crédits
  • UE Programmation web côté serveur 1

    3 crédits
  • UE Stage

    0 crédits
  • UE Droit de l'informatique et organisation des entreprises

    3 crédits
  • UE Interaction Homme Machine 1

    3 crédits
  • UE Gestion de projet

    3 crédits
  • UE Options

    6 crédits
    • Au choix : 2 parmi 2

      • UE Recherche d'information

        3 crédits
      • Informatique décisionnelle

        3 crédits
  • Facultatif

    • UE Module de soutien

      0 crédits
      • Facultatif

        • Soutien algorithmique

        • Soutien programmation

        • Soutien machines

  • UE Programmation web client 2

    3 crédits
  • UE Représentation des données et des connaissances 1

    3 crédits
  • UE Programmation objet avancée

    3 crédits
  • UE Anglais

    3 crédits
  • UE Options 2

    12 crédits
    • Au choix : 4 parmi 8

      • UE Fouille de texte

        3 crédits
      • UE Psychologie cognitive et conception de systèmes

        3 crédits
      • UE Intelligence artificielle

        3 crédits
      • UE Interaction Homme Machine 2

        3 crédits
      • UE Traitement automatique des langues

        3 crédits
      • UE Recherche opérationnelle et Graphes

        3 crédits
      • UE Perception multimodale

        3 crédits
      • UE IA pour systèmes complexes

        3 crédits
  • UE Stage industriel - suivi

    30 crédits
  • UE Algorithmique 1

    6 crédits
  • UE Programmation 1

    6 crédits
  • Projet programmation 1

  • UE Mathématiques pour l'informatique 1

    3 crédits
  • UE Bases de données 1

    3 crédits
  • UE Systèmes d'exploitation des ordinateurs

    3 crédits
  • UE Réseaux informatiques

    3 crédits
  • UE Méthodes de génie logiciel

    3 crédits
  • UE Introduction à la programmation web

    3 crédits
  • Facultatif

    • UE Module de soutien

      0 crédits
      • Facultatif

        • Soutien algorithmique

        • Soutien programmation

        • Soutien machines

  • UE Algorithmique 2

    3 crédits
  • uE Programmation 2

    3 crédits
  • UE Bases de données 2

  • UE Mathématiques pour l'informatique 2

    3 crédits
  • UE Programmation web client 1

    3 crédits
  • UE Programmation web côté serveur 1

    3 crédits
  • UE Gestion de projet

    3 crédits
  • UE Stage

    3 crédits
  • UE Options

    9 crédits
    • Au choix : 3 parmi 4

      • UE Recherche d'information

        3 crédits
      • UE Informatique décisionnelle

        3 crédits
      • UE Droit de l'informatique et organisation des entreprises

        3 crédits
      • UE Interaction Homme Machine 1

        3 crédits
  • Facultatif

    • UE Module de soutien

      0 crédits
      • Facultatif

        • Soutien algorithmique

        • Soutien programmation

Parcours Statistique et science des données

Ce parcours est proposé à la fois dans la mention Mathématique et applications de l'UFR IM2AG et dans la mention Mathématique informatique appliquées aux sciences humaines et sociales de l’UFR SHS.

Le parcours Statistique et science de données a pour objectif de former des professionnels de la statistique et de l’analyse décisionnelle pour l'industrie, l'administration publique et la recherche en statistique appliquée.

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  • UE Probabilité

    3 crédits
  • UE Statistique inférentielle

    3 crédits
  • UE Logiciels spécialisés

    6 crédits
  • UE Outils de présentation et de recherche reproductible

    3 crédits
  • UE Analyse des données

    3 crédits
  • UE Compléments tests statistiques

    3 crédits
  • UE Base de données

    3 crédits
  • Modèles linéaires et GLM

    3 crédits
  • UE Anglais (si niveau B2 non atteint)

    3 crédits
  • UE Apprentissage statistique 1

    3 crédits
  • UE Visualisation des données et SAS

    3 crédits
  • UE Projet et gestion de projet

    6 crédits
  • UE Stage

    9 crédits
  • UE Données dépendantes 1 : séries temporelles

    3 crédits
  • Informatique décisionnelle

    3 crédits
  • Au choix : 1 parmi 2

    • UE Données d'entreprise

      3 crédits
    • Epidémiologie

      3 crédits
  • UE Statistique computationnelle

    3 crédits
  • UE Statistique en grande dimension

    3 crédits
  • UE Estimation non paramétrique et fonctionnelle

    3 crédits
  • UE Apprentissage statistique 2

    3 crédits
  • UE Introduction à l'optimisation en Python et Julia

    3 crédits
  • Au choix : 2 parmi 6

    • UE Biostatistique avancée

      3 crédits
    • UE Fiabilité

      3 crédits
    • UE Fouille de textes

      3 crédits
    • UE Géostatistique, statistique spatiale

      3 crédits
    • UE Sondage

      3 crédits
    • UE Réseaux sociaux et théorie des graphes

      3 crédits
  • UE Anglais

    3 crédits
  • UE Stage

    24 crédits

Admission

Conditions d'admission

La 1re année de master est ouverte aux candidats titulaires d'un diplôme national conférent le grade de la licence dans un domaine compatible avec celui du master, ou via une validation d'études ou d'acquis. L'entrée en master 2e année est sélective et ouverte sur dossier aux candidats titulaires d'une première année de master dans le domaine.

Public formation continue : Vous relevez de la formation continue :

  • si vous reprenez vos études après 2 ans d'interruption d'études
  • ou si vous suiviez une formation sous le régime formation continue l’une des 2 années précédentes
  • ou si vous êtes salarié, demandeur d'emploi, travailleur indépendant

Si vous n'avez pas le diplôme requis pour intégrer la formation, vous pouvez entreprendre une démarche de validation des acquis personnels et professionnels (VAPP)

Pour plus d'informations, consultez la page web de la Direction de la formation continue et de l’apprentissage

Vous pouvez consulter les tarifs s'appliquant aux publics de la formation continue en suivant le lien : https://www.univ-grenoble-alpes.fr/consulter-nos-tarifs/

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Candidature

Pour toute question concernant les candidatures en fonction du profil de l'étudiant, rendez vous sur le site de l'Université Grenoble Alpes Candidater et s'inscrire

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