Les fondamentaux de la science des données sont présentés en M1.
En effet, à l’issue de la première année du Master, les étudiants
sont en capacité de mener tout un ensemble de projets standards :
segmentation, scoring, visualisation dynamique et interactive, séries temporelles, connexion à des bases de données, web scraping…
Le M1 est ouverts aux étudiants en formation initiale
(pas d’alternance possible au niveau M1). Il propose un double diplôme avec le
Magistère Statistique et Modélisation Économique.
La promotion compte 60 étudiants : 30 inscrits à l’Université de Rennes 1,
30 à l’Université Rennes 2. Les enseignements du tronc commun,
notamment les mathématiques/statistiques et l’informatique,
sont dispensés à l’Université Rennes 2.
Les cours de l’option « Science des Données, Statistique et Économétrie »
ont lieu à la faculté de Sciences Économiques de Rennes
Semestre 1
Tronc commun
| UE « Statistique » |
CM |
TD |
| Analyse factorielle des données (détails) |
12 h |
24 h |
| Modèle linéaire et analyse de la variance (détails) |
18 h |
12 h |
| Statistique inférentielle (détails) |
18 h |
18 h |
| UE « Outils numériques » |
CM |
TD |
| Bases de données (détails) |
12 h |
12 h |
| Logiciels statistiques, R (détails) |
|
24 h |
| Logiciels statistiques, SAS (détails) |
|
24 h |
| Progammation en python (détails) |
12 h |
12 h |
| UE « Droit et modélisation des comportements » |
CM |
TD |
| Droit (détails) |
24 h |
|
| Économétrie et modélisation économique (détails) |
15 h |
15 h |
| Analyse économique appliquée aux marchés (option R1) (détails) |
12 h |
12 h |
| Modélisation Bayésienne : psychométrie (option R2) (détails) |
12 h |
12 h |
| UE « Communication » |
CM |
TD |
| Anglais |
|
24 h |
Semestre 2
Tronc commun
| UE « Statistique » |
CM |
TD |
| Modèle logistique et analyse discriminante (détails) |
16 h |
8 h |
| Apprentissage non supervisé (détails) |
16 h |
8 h |
| Séries temporelles (détails) |
12 h |
12 h |
| Apprentissage supervisé (détails) |
16 h |
8 h |
| UE « Outils numériques » |
CM |
TD |
| Logiciels statistiques avancés (détails) |
|
24 h |
| Python pour la data science (détails) |
|
24 h |
| Visualisation de données (détails) |
|
24 h |
| UE « Communication » |
CM |
TD |
| Anglais |
|
24 h |
Option Science des Données, Intelligence Artificielle (Rennes 2)
| UE « Spécialisation » |
CM |
TD |
| Base de données avancées (détails) |
12 h |
12 h |
| Cours thématique (détails) |
12 h |
12 h |
| Marketing et data mining (détails) |
12 h |
12 h |
| Systèmes de recommandation et graphes (détails) |
12 h |
12 h |
Option Science des Données, Statistiques et Econométrie (Rennes 1)
| UE « Spécialisation » |
CM |
TD |
| EMOS (détails) |
12 h |
|
| Analyse Coût Bénéfice (détails) |
24 h |
|
| Econométrie Avancée (détails) |
12 h |
12 h |
| Series temporelles et Prévisions avancées (détails) |
12 h |
12 h |
