Description complète
La science des données
Une part croissante des activités humaines, technologiques et scientifiques génèrent des traces numériques sous la forme de données informatiques. Ces données sont produites à un rythme soutenu, accumulées en grands volumes et proviennent de sources diverses, dans des formats variés allant de structures strictes utilisées dans les bases de données à des formats tout à fait libres de textes ou d'images.
Dans ce contexte, la science des données combine la logique de la programmation et la logique du raisonnement inférentielle au travers de l'informatique et des statistiques pour décrire, analyser et modéliser ces données. Elle permet de les comprendre, d'extraire des connaissances nouvelles et d'aider à la prise de décision sous incertitude. La science des données est un domaine multidisciplinaire qui inclut un ensemble de méthodes scientifiques, de théories et d'algorithmes, tels que la modélisation probabiliste, le machine learning et l'intelligence artificielle, la programmation informatique, l'ingénierie des données, le calcul à haute performance, la communication ou la visualisation.
Le data scientist, un profil polyvalent
Un data scientist, ou scientifique des données, est un spécialiste du numérique et du traitement des données. Il possède une expertise scientifique de haut niveau qui lui permet d'interagir dans de nombreux domaines d'activités, comme les technologies (p. ex., l'informatique, les télécommunications), les sciences (p. ex, l'environnement, l'espace, la santé), les industries (p. ex, l'agriculture, l'automobile, le e-commerce), les entreprises, ou la société (p. ex, la politique, les médias).
LE PROGRAMME
Le programme en science des données offre une formation complète au futur data scientist. À l'ULiège, le programme se construit autour de l'intelligence artificielle et de ses fondements mathématiques et informatiques et se complète d'enseignements visant à aborder et pratiquer les autres compétences fondamentales pour un data scientist. La formation intègre des fondations théoriques solides et leur mise en œuvre pratique. Cette formation tient également compte des aspects non techniques qui peuvent influencer la conception, le développement et la maintenance du projet de science des données comme l'éthique, la législation, ou la gouvernance des données. Ces aspects sont soit abordés dans les cours techniques, soit font l'objet de cours organisés par les facultés compétentes. Le travail de fin d'études est également l'occasion de démontrer et de perfectionner tous ces acquis.
Le programme se structure autour :
- d'un tronc commun composé d'enseignements en informatique et en statistiques (modélisation probabiliste, machine learning, intelligence artificielle, calcul numérique, bases de données) et d'enseignements transversaux (gestion, droit) ;
- de cours à option avancés en informatique, en statistiques et dans plusieurs domaines d'expertise (bioinformatique, océanographie, systèmes d'information géographique, finance, etc) ;
- d'un travail de fin d'études réalisé en laboratoire de recherche ou en entreprise.
Les programmes d'ingénieur civil en science des données et de master en science des données possèdent des contenus rigoureusement identiques. Le libellé du diplôme obtenu dépend uniquement de la formation initiale. Le titre d'ingénieur civil en science des données est réservé aux porteurs d'un diplômede premier cycle en sciences de l'ingénieur.