Master Data Science et société numérique (D2SN)
- Campus Marne la Vallée - Champs sur Marne, Bâtiment Bois de l’Etang
- BOIS-DE-L'ETANG, BATIMENT ALBERT CAMUS ;ESIEE
Pour y accéder
Le master est ouvert à deux types de profils : licences sciences sociales d’une part, licence informatique ou mathématiques appliquées d’autre part. Outre les connaissances et compétences propres à chacune de ces licences, il est demandé une appétence pour le numérique, le traitement informatique et statistique des données, et pour l’analyse des comportements et processus sociaux.
Les plus de la formation
Formation pluridisciplinaire ouverte à deux types de profils complémentaires : venant des sciences des données (informatique et mathématiques appliquées) ou des sciences sociales. Certains cours sont mutualisés avec des élèves ingénieurs de l’ESIEE.
Combinaison de compétences techniques et d’analyse sociale, prenant appui sur des laboratoires de recherche en sciences sociales et en informatique.
Inscription dans le Graduate Program Digis (Digital Studies & Innovation for Smart Cities) qui propose dès le M1 des bourses de recherche au mérite.
Organisation d’un voyage d’étude à l’étranger dans le cadre d’un data sprint.
Compétences visées
Savoir utiliser les méthodes des sciences des données (machine learning, fouille de données, analyse de réseaux, analyse textuelle) appliquées à l'étude des phénomènes sociaux, et prendre en main des recherches en sociologie computationnelle.
Pouvoir mener des audits techniques et organisationnels d’infrastructures de données.
Saisir les enjeux sociaux et éthiques, et savoir analyser les transformations occasionnées par le développement du numérique, de l’utilisation algorithmique de données massives, de l’intelligence artificielle…
Internationalisation de la formation
Voyage d'étude d'une semaine à Amsterdam
Capacité d'accueil
Master 1 : 20
Master 2 : 20
Modalités d'accès
eCandidat et Etudes En France ;
En M1, les candidatures doivent être effectuées via monMaster.
En M2, les candidatures doivent être effectuées via eCandidat.
Lien des modalités de candidature
Lieu(x) de la formation
Campus Marne la Vallée - Champs sur Marne
Bâtiment Bois de l’Etang
Autre lieu
BOIS-DE-L'ETANG, BATIMENT ALBERT CAMUS ;ESIEE
Après la formation
Débouchés : Data scientist dans le secteur public ou privé, Chief data officer dans le secteur public ou privé, poursuite en Doctorat de sciences sociales, Analyste dans le secteur des web analytics et du social listening, Analyste en institut de sondage…
Tou·tes les étudiant·es bénéficient d'un accompagnement individuel pour leur recherche d'entreprise. Le suivi en apprentissage est accompagné par un·e enseignant·e et s'inscrit dans une exigence de préparation de l'insertion professionnelle. Des rencontres régulières avec le milieu professionnel et de la recherche sont organisées (conférences, ateliers, voyage d’étude).
Insertion professionnelle
L'objectif premier du Master est de former des data scientist spécialisés dans le domaine de l'analyse des phénomènes sociaux. Les étudiants sont tout aussi bien formés à la recherche qu'aux divers métiers de l'analyse de données.
Objectifs de la formation
- Maîtrise des méthodes des data sciences (machine learning, analyse de réseaux et analyse textuelle) appliquées à l'étude des phénomènes sociaux.
- Préparation à la recherche dans le domaine des humanités numériques
- Acquistion de connaissances méthodologiques et épistémologiques spécifiques à l'exploration des traces numériques (données du web des médias sociaux ), impliquant des savoirs pluridisciplinaires en sciences sociales, des savoir-faire (travailler avec des donnes massives de traçabilité) et la maîtrise de la programmation informatique spécifiques (scripts R et Python).
- Développer une approche critique de l'éthique des algorithmes et une connaissance historique d'internet, du web et de ses usages.
Disciplines majeures
Sociologie, informatique, science des données
Organisation de la formation
L'année est construite en deux semestres s'étalant de septembre à juin. Un bain numérique est organisé sur le mois de septembre pour mettre les étudiants à niveau en programmation et statistique. Les étudiants sont en apprentissage trois jours par semaine. Deux data sprints (atelier d'une semaine sur un jeu de données) sont prévus sur l'année, l'un à Amsterdam au Digital Method Initiative, l'autre à Paris en partenariat avec le Medialab, l'Institut des Systèmes Complexes et la plateforme Cortext. La soutenance du mémoire de recherche est prévue fin juin.
Modalités d'admission en FI :
Les admissions se font par l'intermédiaire de l'analyse des dossiers en commission
Modalités d'admission en FC :
Les admissions se font par l'intermédiaire de l'analyse des dossiers en commission
Modalités d'admission en FA :
Les admissions se font par l'intermédiaire de l'analyse des dossiers en commission
Calendrier
M1 en formation initiale, avec réalisation d'un mémoire de recherche,
M2 en apprentissage, 3 semaines à l'université puis 3 jours par semaine en entreprise
Lieux de formation en multi-sites :
-Cité Descartes : Bâtiments Bois de l'Étang, Camus, Esiee ;
-Paris : Institut des Systèmes Complexes (quelques journées)
Date de rentrée
09/09/2024
Environnement de recherche
Master adossé au LISIS (Laboratoire Interdisciplinaire Sciences Innovations, Sociétés), laboratoire de sciences sociales. Enseignant·es Gustave Eiffel membres de laboratoires en sciences sociales (LISIS, LATTS) et d’informatique (LIGM), autres enseignant·es membres de l’Institut des Systèmes Complexes de Paris Île-de-France.
Inscription dans le Graduate Program Digis (Digital Studies & Innovation for Smart Cities) qui attribue des bourses de recherche au mérite dès le M1.
Tarifs formation continue (Les informations ci-contre s'adressent uniquement aux adultes en reprise d'études)
7000 €/an
Semestre 1
| Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
|---|---|---|---|---|
| Comprendre et maîtriser les transformations du monde social 1 | ||||
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Problèmes Sociologiques
| 2.00 | |||
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Sociologie des sciences et de l'innovation
Ce cours est une introduction à la sociologie contemporaine de l’innovation, des sciences et des techniques. Il aborde les préoccupations, théories, terrains et méthodes qui structurent ce domaine depuis les années 1970, en s’efforçant de les rattacher aux principales traditions sociologiques qui l’irriguent, aux débats qui le fragmentent, et aux grands résultats qui le caractérisent. Après une présentation de propositions théoriques importantes, issues du « Programme fort » de la sociologie de la connaissance scientifique (SSK), de la construction sociale des technologies (SCOT), et de la théorie de l’acteur-réseau (ANT), l’enseignement adopte une entrée thématique et empirique pour familiariser les étudiants à certains développements récents touchant à la politique des artefacts technologiques, aux rôles et aux figures des usagers dans l’innovation, à la production de connaissances et d’informations dans les organisations, et à des questions de démocratie technique
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | 18h | ||
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Sociologie des mondes numériques
Cet enseignement analyse la façon dont le numérique transforme les mondes sociaux - qu'il s'agisse de la politique, de l'économie, de la culture ou des médias. En prenant appui sur les savoirs des sciences sociales et de la sociologie, il explore les principales ruptures et continuités dans la façon dont le numérique bouleverse les pratiques et les représentations.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | 12h | 12h | |
| Connaître et appliquer les méthodes de recherche des sciences sociales 1 | ||||
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Enquêter en sciences sociales : méthodes quantitatives
Ce cours a pour objectif de transmettre aux étudiants les savoirs et savoir-faire indispensables à la construction et à l’utilisation des différents outils permettant de recueillir des données, à savoir, principalement, le questionnaire, l’entretien et l’observation. Un des principaux objectifs est aussi de savoir quand utiliser les différentes méthodes, autrement dit de comprendre pourquoi, dans certains cas, il semble préférable d’utiliser la méthode du questionnaire et pourquoi, dans d’autres situations, il paraît plus utile de réaliser des entretiens ou des séquences d’observation. De façon fondamentale, le choix pour une méthode d’enquête est déterminé par la façon dont le chercheur conçoit abstraitement les phénomènes et les acteurs sociaux. Enfin, d’un point de vue général, les choix méthodologiques peuvent être reliés aux grandes traditions théoriques qui ont émergé dans le domaine des sciences sociales.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 12h | ||
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Enquêter en sciences sociales : méthodes qualitatives
Ce cours a pour but de transmettre aux étudiants les savoirs et savoir-faire indispensables à la construction et à l’utilisation des différents outils permettant de recueillir des données, à savoir, principalement, le questionnaire, l’entretien et l’observation. Un des principaux objectifs est aussi de savoir quand utiliser les différentes méthodes, autrement dit de comprendre pourquoi, dans certains cas, il semble préférable d’utiliser la méthode du questionnaire et pourquoi, dans d’autres situations, il paraît plus utile de réaliser des entretiens ou des séquences d’observation. De façon fondamentale, le choix pour une méthode d’enquête est déterminé par la façon dont le chercheur conçoit abstraitement les phénomènes et les acteurs sociaux. Enfin, d’un point de vue général, les choix méthodologiques peuvent être reliés aux grandes traditions théoriques qui ont émergé dans le domaine des sciences sociales.
| 2.00 | 12h | ||
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Méthodologie du mémoire de recherche
Ce cours a pour finalité de transmettre aux étudiants les outils nécessaires à la rédaction de leur mémoire. Il vise à leur indiquer ce qui est attendu d'un mémoire de recherche sur le plan de la méthodologie, de la mobilisation des connaissances, de l'utilisation des cadres théoriques, de l'analyse des données, de la construction d'une problématique, du respect des normes académiques. Des conseils pratiques seront donnés à l'occasion de ce cours sur l'utilisation et la hiérarchisation des sources et des références, la construction d'une bibliographie et des annexes, la rédaction d'une introduction et d'une conclusion, la soutenance du mémoire, etc.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6.00 | 18h | ||
| Elargir ses compétences pour intéragir en situation professionnelle 1 | ||||
|
UE d'ouverture
| 1.00 | |||
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Anglais professionnel
Améliorer ses compétences de communication en anglais général et anglais de la communication. Enrichir sa connaissance du monde anglophone et approfondir sa compréhension de la communication. Elaborer des documents écrits structurés, s’entraîner à la présentation orale dynamique et à l’interaction.
Langue de l'enseignement ANGLAIS / ENGLISH | 2.00 | 16h | ||
|
Culture juridique
Ce cours a pour objectif de dispenser aux étudiants une formation indispensable pour pouvoir appréhender les concepts fondamentaux du droit du travail. Les étudiants doivent comprendre les mécanismes de base du droit social, son sens et son application dans des cas concrets. Seront abordés dans le cadre du cours : rappel des sources du droit et de l’organisation judiciaire ; la naissance de la relation de travail (recrutement, formalités préalables à l'embauche) ; la conclusion du contrat de travail (la conclusion du CT, les différentes formes de CT) ; l'exécution du contrat de travail (Obligations réciproques aux parties du contrat, la modification du CT) ; la rupture du contrat de travail (licenciement et autres formes de rupture)
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 18h | ||
| Connaître et appliquer les techniques et enjeux de traitement des données 1 | ||||
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Bases de Données
Savoir utiliser un Système de Gestion de Base de Données Relationnelles (SGBDR) ; connaître les concepts essentiels des bases de données et le vocabulaire employé dans les différents SGBD ; concevoir une base de données relationnelle. Savoir utiliser un logiciel de modélisation de système d'information.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | 24h | ||
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Statistiques pour les SHS
Rappels des principes de base de la statistique, appliqués à la manipulation de jeux de données fournis, en langage Python
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | 18h | ||
|
Programmation en Python
Principes de base de la programmation, le langage python, structures de contrôle, manipulations de données élémentaires, notions d’algorithmique.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 4.00 | 18h |
Semestre 2
| Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
|---|---|---|---|---|
| Comprendre et maîtriser les transformations du monde social 2 | ||||
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Usages de l'IA dans les organisations
Cet enseignement aide à décrypter les usages des IA et leurs multiples enjeux en contexte professionnel. L'objectif est d'appréhender les ressorts, les modalités et les effets de l'intégration des différents dispositifs embarquant de l'intelligence artificielle dans les organisations de travail.
| 2.00 | 12h | ||
|
Séminaire de recherche : enquêtes, terrains, théories
| 2.00 | |||
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Le numérique en entreprise
| 2.00 | |||
| Connaître et appliquer les méthodes de recherche des sciences sociales 2 | ||||
|
Enquêter par les données
| 3.00 | |||
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Méthodologie du mémoire de recherche
Ce cours a pour finalité de transmettre aux étudiants les outils nécessaires à la rédaction de leur mémoire. Il vise à leur indiquer ce qui est attendu d'un mémoire de recherche sur le plan de la méthodologie, de la mobilisation des connaissances, de l'utilisation des cadres théoriques, de l'analyse des données, de la construction d'une problématique, du respect des normes académiques. Des conseils pratiques seront donnés à l'occasion de ce cours sur l'utilisation et la hiérarchisation des sources et des références,la construction d'une bibliographie et d'une annexe,la rédaction d'une introduction et d'une conclusion, la soutenance du mémoire, etc.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 15.00 | 12h | ||
| Elargir ses compétences pour intéragir en situation professionnelle 2 | ||||
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Atelier recherche d'alternance
Accompagner les étudiants dans la recherche d'alternance pour le M2
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 1.00 | 6h | ||
|
Anglais professionnel
Améliorer ses compétences de communication en anglais général et anglais de la communication. Enrichir sa connaissance du monde anglophone et approfondir sa compréhension de la communication. Elaborer des documents écrits structurés, s’entraîner à la présentation orale dynamique et à l’interaction.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 16h | ||
|
Stage facultatif
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 18h | |||
| Connaître et appliquer les techniques et enjeux de traitement des données 2 | ||||
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Exploration de données en contexte professionnel
| 2.00 | 9h | 9h | |
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Éléments mathématiques pour l'analyse de données
| 2.00 | 6h | 6h | |
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Visualisation des données
Principes de visualisation de données, manipulation de librairies python, intégration de notions statistiques.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 9h | 9h | |
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Format de données
Formats de fichiers : csv, xml, json, txt, xlsx, docx ; manipulations en python avec des jeux de données.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 12h |
Semestre 3
| Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
|---|---|---|---|---|
| Comprendre et maîtriser les transformations du monde social 1 | ||||
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Quantification et action publique
Sociologie de la quantification, processus de mise en données, construction sociale des indicateurs pour l'action publique
| 3.00 | 18h | ||
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Sociologie des réseaux
Théories sociologiques prenant appui sur la notion de réseau. L’école de Manchester (Bott, Barnes, Boissevain) ; formalisation autour de White ; sociologie économique : Granovetter, Burt ; sociabilité, réseaux égocentrés : Wellman, Bidart, Grossetti ; sociabilité en ligne
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | 18h | ||
| Connaître et appliquer les méthodes de recherche des sciences sociales 1 | ||||
|
Recherche en anglais
| 3.00 | 16h | ||
|
Conduite de projet de recherche
Les étudiants définissent leur projet de mémoire et apprennent les pratiques du monde de la recherche
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6.00 | 18h | ||
| Connaître et appliquer les méthodes d'exploitation des données 1 | ||||
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Machine Learning
Méthodes du machine learning supervisées et non supervisées
| 4.00 | 30h | ||
|
Programmation en Python
Principes de base de la programmation, le langage python, structures de contrôle, manipulations de données élémentaires, notions d’algorithmique.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 4.00 | 18h | ||
| Utiliser les sciences des données pour les sciences sociales 1 | ||||
|
Data Sprint
Travail en groupe sur un jeu de données spécifique pendant une semaine début septembre, pour permettre à la promotion de se connaître
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | 30h | ||
|
Analyse de réseaux
Mutualisé avec l'ESIEE, payé par l'ESIEE. Ce cours couvre de manière compléte les méthode d'analyse de réseaux sociaux en s'appuyant sur la plateforme Cortext
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 5.00 | 48h |
Semestre 4
| Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
|---|---|---|---|---|
| Comprendre et maîtriser les transformations du monde social 2 | ||||
|
UE d'ouverture
| 1.00 | |||
|
Sociologie et éthique des algorithmes
Décrypter les usages des IA et leurs multiples enjeux en contexte professionnel. L'objectif est d'appréhender les ressorts, les modalités et les effets de l'intégration des dispositifs embarquant de l'intelligence artificielle dans les organisations de travail.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 12h | ||
|
Politique des algorithmes
L’objectif est d’analyser les usages et les effets des technologies numériques dans les organisations. Un premier fil met l’accent sur les usages au sein d’organisations hiérarchisées, mettant en évidence des dimensions de contrôle, voire d’absence d’usage due au contexte organisationnel mais aussi d’innovations organisationnelles. Ce point est important pour de futurs responsables de la communication ou des ressources humaines qui seront chargés de mettre en place ce type d’outils et confrontés aux statistiques de leur usage ou non-usage. Le deuxième fil porte sur les transformations du travail à l’ère numérique, multi-activité, « dispersion » au travail, télétravail, brouillage des frontières vie privée/professionnelle… Les séances mobilisent la lecture et le commentaire d’articles sociologiques.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 18h | ||
| Connaître et appliquer les méthodes de recherche des sciences sociales 2 | ||||
|
Recherche en anglais
Améliorer ses compétences de communication en anglais général et anglais de la communication. Enrichir sa connaissance du monde anglophone et approfondir sa compréhension de la communication. Elaborer des documents écrits structurés, s’entraîner à la présentation orale dynamique et à l’interaction.
Langue de l'enseignement ANGLAIS / ENGLISH | 3.00 | 16h | ||
|
Mémoire
Soutenance
| 5.00 | |||
|
Conduite de projet de recherche
Les étudiants préparent l'écriture du mémoire sous la forme d'un long article scientifique
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 1.00 | 18h | ||
| Connaître et appliquer les méthodes d'exploitation des données 2 | ||||
|
Visualisation des données
Principes de visualisation de données, manipulation de librairies python, intégration de notions statistiques.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 18h | ||
|
Approches sémantiques de l'IA
Améliorer ses compétences de communication en anglais général et anglais de la communication. Enrichir sa connaissance du monde anglophone et approfondir sa compréhension de la communication. Elaborer des documents écrits structurés, s’entraîner à la présentation orale dynamique et à l’interaction.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 9h | 9h | |
|
Analyse textuelle
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 18h | ||
| Utiliser les sciences des données pour les sciences sociales 1 | ||||
|
Data sprint
| 2.00 | 35h | ||
|
Analyse de larges corpus
Principes de visualisation de données, manipulation de librairies python, intégration de notions statistiques.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | 18h | ||
|
Traces numériques et espace public
Formats de fichiers : csv, xml, json, txt, xlsx, docx ; manipulations en python avec des jeux de données.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | 6h | 12h | |
| Professionnaliser ses savoirs et savoir-faire | ||||
|
Validation de l'alternance
| 5.00 |
MATHIEU-FRITZ Alexandre (M1-M2)
PRIEUR Christophe (M1-M2)
RIEM Stéphanie (M1)
Test
Partenaire(s)
