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
Chiffres clés
Organisation
Ouvert en alternance
Type de contrat | Contrat d'apprentissage |
|---|
CONTRAT D'APPRENTISSAGE: ouvert uniquement en M2 IC
Programme
Sélectionnez un programme
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.
UE Analyse de données
3 créditsUE Recherche opérationnelle et Graphes
3 créditsUE Introduction à la programmation web
3 créditsUE Programmation objet avancée
3 créditsUE Représentation des données et des connaissances 1
3 créditsUE Psychologie cognitive et conception de systèmes
3 créditsUE Outils et méthodes en SC1 : mesures comportementales
3 créditsUE Intelligence artificielle
3 créditsUE Traitement automatique des langues
3 créditsUE Méthodes de génie logiciel
3 créditsUE Projet tuteuré
3 crédits
UE Programmation web côté serveur 1
3 créditsUE Programmation web client 1
3 créditsUE Recherche d'information
3 créditsUE Apprentissage statistique 1
3 créditsUE Gestion de projet
3 créditsUE Interaction humain-machine 1
3 créditsUE Projet tuteuré
6 créditsUE Anglais
3 créditsUE Outils et méthodes en SC2 : études comportementales
3 crédits
UE Programmation Web serveur 2
3 créditsUE Programmation web client 2
3 créditsUE Fouille de texte
3 créditsUE Représentation des données et connaissances 2
3 créditsUE Perception multimodale
3 créditsUE Apprentissage statistique 2
3 créditsUE Planification automatique
3 créditsUE Interaction Humain Machine 2
3 créditsUE Anglais
3 créditsUE IA pour systèmes complexes
3 crédits
UE Stage industriel - suivi
30 crédits
UE Outils et méthodes en SC1 : mesures comportementales
3 créditsUE Intelligence artificielle
3 créditsUE Représentation des données et des connaissances 2
3 créditsUE Programmation web client 2
3 créditsUE Programmation Web serveur 2
3 créditsUE Programmation objet avancée
3 créditsUE Stage en entreprise
12 crédits
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.
UE Séminaire
6 créditsUE Microéconomie approfondie
6 créditsÉconomie industrielle
3 créditsThéorie des jeux
3 crédits
UE Lecture, visualisation et analyse de données économiques (data driven analysis)
9 créditsLogiciels spécialisés
3 créditsAnalyse de données 1
3 créditsAu choix : 1 à 2 parmi 2
Base de données
3 créditsBase de données avancées
3 crédits
UE Économie quantitative 1 (Data economist)
6 créditsTests statistiques
3 créditsÉconométrie 1
3 crédits
UE Ouverture
3 créditsAu choix : 1 à 2 parmi 1
Anglais économique
3 crédits
GS_FuturProd_UE
3 créditsAu choix : 1 parmi 1
UE Séminaire
6 créditsSéminaire Etudes économiques pour aide à la décision
3 créditsMémoire
3 crédits
UE Microéconomie approfondie
9 créditsÉconomie publique
3 créditsÉconomie des réseaux
3 créditsÉconomie de l'innovation
3 crédits
UE Méthodes quantitatives 2
6 créditsApprentissage statistique 1
3 créditsÉconométrie 2
3 crédits
UE Professionnalisation
6 créditsProjet Tuteuré
3 créditsAu choix : 1 parmi 3
Stage et tutorat collectif encadré
3 créditsMémoire en anglais
3 créditsMémoire du PT FuturProd de la Graduate School
3 crédits
UE Ouverture (cours à choix)
3 créditsAu choix : 1 à 3 parmi 2
Donnée d'entreprises
3 créditsÉvaluation des politiques publiques
3 crédits
GS_FuturProd_UE
3 créditsAu choix : 1 parmi 1
All methods of research production
3 crédits
UE Organisation industrielle et valeur économique de la donnée
9 créditsUE Méthodes de l'intelligence économique (Intelligence economics)
12 créditsÉconométrie 3
3 créditsMéthodes avancées en économétrie (IA, machine learning)
3 créditsÉconométrie de l'évaluation
3 crédits
UE3 Méthodes de la Business Intelligence
3 créditsAnalyse des business data
3 crédits
UE Cours d'ouverture
3 créditsAu choix : 1 parmi 2
GS_FuturProd_UE
3 créditsAu choix : 1 parmi 1
UE Aide à la décision / Marchés et comportements de consommation
6 créditsUE Compétences transversales et projet tuteuré
9 créditsUE Périodes de professionnalisation (alternants)
18 créditsAu choix : 1 à 2 parmi 2
UE Périodes de professionnalisation (FI et FC)
18 créditsAu choix : 1 parmi 1
Stage/mission, mémoire et soutenance
18 crédits
UE bis Périodes de professionnalisation (FI et FC)
15 créditsAu choix : 1 parmi 1
GS_FuturProd_UE
3 créditsAu 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.
UE Algorithmique 1
6 créditsUE Programmation 1
6 créditsUE Projet programmation 1
0 créditsUE Mathématiques pour l'informatique 1
3 créditsUE Bases de données 1
3 créditsUE Systèmes d'exploitation des ordinateurs
3 créditsUE Réseaux informatiques
3 créditsUE Méthodes de génie logiciel
3 créditsUE Introduction à la programmation web
3 créditsFacultatif
UE Module de soutien
0 crédits
UE Algorithmique 2
3 créditsUE Programmation 2
3 créditsProjet programmation 2
0 créditsUE Bases de données 2
3 créditsUE Mathématiques pour l'informatique 2
3 créditsUE Programmation web client 1
3 créditsUE Programmation web côté serveur 1
3 créditsUE Stage
0 créditsUE Droit de l'informatique et organisation des entreprises
3 créditsUE Interaction Humain Machine 1
3 créditsUE Gestion de projet
3 créditsUE Options
6 créditsAu choix : 2 parmi 2
UE Recherche d'information
3 créditsInformatique décisionnelle
3 crédits
Facultatif
UE Module de soutien
0 crédits
UE Programmation web client 2
3 créditsUE Représentation des données et des connaissances 1
3 créditsUE Programmation objet avancée
3 créditsUE Anglais
3 créditsUE Options 2
12 créditsAu choix : 4 parmi 8
UE Fouille de texte
3 créditsUE Psychologie cognitive et conception de systèmes
3 créditsUE Intelligence artificielle
3 créditsUE Interaction Humain Machine 2
3 créditsUE Traitement automatique des langues
3 créditsUE Recherche opérationnelle et Graphes
3 créditsUE Perception multimodale
3 créditsUE IA pour systèmes complexes
3 crédits
UE Stage industriel - suivi
30 crédits
UE Algorithmique 1
6 créditsUE Programmation 1
6 créditsProjet programmation 1
UE Mathématiques pour l'informatique 1
3 créditsUE Bases de données 1
3 créditsUE Systèmes d'exploitation des ordinateurs
3 créditsUE Réseaux informatiques
3 créditsUE Méthodes de génie logiciel
3 créditsUE Introduction à la programmation web
3 créditsFacultatif
UE Module de soutien
0 crédits
UE Algorithmique 2
3 créditsuE Programmation 2
3 créditsUE Bases de données 2
UE Mathématiques pour l'informatique 2
3 créditsUE Programmation web client 1
3 créditsUE Programmation web côté serveur 1
3 créditsUE Gestion de projet
3 créditsUE Stage
3 créditsUE Options
9 créditsAu choix : 3 parmi 4
UE Recherche d'information
3 créditsUE Informatique décisionnelle
3 créditsUE Droit de l'informatique et organisation des entreprises
3 créditsUE Interaction Humain Machine 1
3 crédits
Facultatif
UE Module de soutien
0 crédits
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.
UE Probabilité
3 créditsUE Statistique inférentielle
3 créditsUE Logiciels spécialisés
6 créditsUE Outils de présentation et de recherche reproductible
3 créditsUE Analyse des données
3 créditsUE Compléments tests statistiques
3 créditsUE Base de données
3 créditsModèles linéaires et GLM
3 créditsUE Anglais (si niveau B2 non atteint)
3 crédits
UE Apprentissage statistique 1
3 créditsUE Visualisation des données et SAS
3 créditsUE Projet et gestion de projet
6 créditsUE Stage
9 créditsUE Données dépendantes 1 : séries temporelles
3 créditsInformatique décisionnelle
3 créditsAu choix : 1 parmi 2
UE Données d'entreprise
3 créditsEpidémiologie
3 crédits
UE Statistique computationnelle
3 créditsUE Statistique en grande dimension
3 créditsUE Estimation non paramétrique et fonctionnelle
3 créditsUE Apprentissage statistique 2
3 créditsUE Introduction à l'optimisation en Python et Julia
3 créditsAu choix : 2 parmi 6
UE Biostatistique avancée
3 créditsUE Fiabilité
3 créditsUE Fouille de textes
3 créditsUE Géostatistique, statistique spatiale
3 créditsUE Sondage
3 créditsUE Réseaux sociaux et théorie des graphes
3 crédits
UE Anglais
3 créditsUE 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/
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