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Data Science

Master HEU

Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) > Faculté Informatique et Communications (IC)

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Catégories
Lieu de formation

Lausanne (VD)

Langue d'enseignement

anglais

Type de formation

Hautes écoles universitaires HEU

Modalités temporelles

À plein temps

Thèmes de formation

Études et formations en informatique

Domaines d'études

Informatique

Swissdoc

6.561.1.0

Mise à jour 24.12.2019

Description

Description de la branche d'études

EPFL’s Master program in Data Science offers a comprehensive education, from the foundations to implementation, from algorithms to database architecture, and from information theory to machine learning. The master program is offered by the School of Computer and Communication Sciences in collaboration with the School of Basic Sciences (Mathematics) and the School of Engineering (Electrical Engineering). Data science extracts knowledge by analysis of large, noisy, complex, and often heterogeneous data. It is not only a new research paradigm but also at the root of innovative applications in all sectors of the economy.

Source : EPFL, Education

Description de la formation

Organisation des études

Le master est composé de deux étapes successives de deux étapes successives de formation:

  • le cycle master d’une durée de 3 semestres, dont la réussite implique l’acquisition de 90 crédits, condition pour effectuer le projet de master
  • le projet de master, d’une durée de 17 semaines à l’EPFL ou de 25 semaines hors EPFL (industrie ou autre haute école) et dont la réussite se traduit par l’acquisition de 30 crédits

Le master représente le second diplôme universitaire après le bachelor et équivaut généralement à l'acquisition de 90-120 crédits ECTS.

Plan de la formation

Master Data Science
Crédits ECTS
Core course (min. 30 crédits)
Advanced algorithms
Applied data analysis
Information security and privacy
Information theory and signal processing
Machine learning
Optimization for machine learning
Statstics for data science
Systems for data science
72

Optional courses
A network tour of data science
Advanced cryptography
Analytic algorithms
Applied biostatistics
Artificial neural networks
Audio and acoustic signal processing
Biological modeling of neural networks
Etc.

Projects
Project in Data Science
Project in human and social sciences
18
Master's thesis
30
Total
120

1 crédit ECTS correspond à environ 25-30 heures de travail.
Des changements dans les plans d'études peuvent survenir en cours d'année. Se référer aux informations disponibles sur le site de l'EPFL.

Lien sur le plan de la formation

Combinaison des branches

Le cursus peut être complété par un des mineurs figurant dans l'offre de l'EFPL à l'exclusion des mineurs Data Science, Informatique, Information security et Systèmes de communication qui ne peuvent être choisis.

Parmi les mineurs offerts par l'EPFL, la section recommande à ses étudiants les mineurs suivants: Biocomputing, Management de la technologie et entrepreneuriat, Science et ingénierie computationnelles, Technologies biomédicales, et Technologies spatiales.

Stages

Les étudiants doivent effectuer un stage d'ingénieur durant leur master:

- soit un stage d'été de minimum 8 semaines
- soit un stage de minimum 6 mois en entreprise (en congé durant un semestre)
- soit un projet de master de 25 semaines en entreprise (valide le stage et le projet de master)

Le stage peut être effectué dès le 2e semestre du cycle master, mais avant le projet de master.

Description en branche secondaire ou hors faculté

La branche peut être choisie comme mineur à 30 crédits par les étudiants d'autres sections de l'EPFL.

Plan d'études du mineur "Data Science"

Admission

Conditions d’admission

  • Bachelor en informatique d’une université reconnue, ou
  • Bachelor en systèmes de communication d'une université reconnue, et
  • Excellents résultats académiques

Des titres de bachelor en mathématiques, physique, génie électrique ou autre domaine lié peuvent être acceptés sur dossier avec des compléments pour combler les éventuelles lacunes.

Remarques

La majorité des cours sont donnés en anglais. Informations sur les compétences en anglais demandées par l'EPFL.
 

Aperçu des différentes voies d'accès aux masters consécutifs : Admission - vue d'ensemble

La haute école est responsable pour l'admission (voir "Liens sur l'admission")

Lien sur l'admission

Inscription

Les étudiants de l'EPFL en fin de bachelor sont inscrits par défaut au master de leur domaine d'études en validant leur inscription sur Internet et ne doivent pas suivre la procédure de candidature. 

Inscription en ligne
Délais : 15 décembre ou 15 avril de chaque année
Délai pour les personnes devant obtenir un visa : 15 décembre

Coûts

Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) > Faculté Informatique et Communications (IC)

Finances et taxes de cours: CHF 780.- par semestre

Diplôme

  • Master haute école universitaire HEU

Master of Science MSc in Data Science / Master of Science MSc de Data Science

Débouchés

Perspectives

Les perspectives professionnelles sont larges pour les diplômés en "Data science". Ce domaine n'est pas seulement un nouveau paradigme de recherche mais aussi la source d'applications novatrices dans tous les secteurs de l'économie, p. ex. la découverte de médicaments et la médecine personnalisée liant le domaine médical et les sciences de la vie, la gestion automatisée de la fortune et la détection de fraudes dans les banques, le micro-profilage pour les assurances, l'analyse de sentiments et la publicité personnalisée dans le commerce de détail pour ne citer que quelques-uns.

Infos pratiques

Lieu / adresse

  • Lausanne (VD)

Déroulement temporel

Début des cours

Mi-septembre

Durée de la formation

La durée réglementaire des études de master (120 crédits ECTS) est de 4 semestres, la durée maximum de 8 semestres. Un prolongement peut être accordé pour de justes motifs.

Modalités temporelles

  • À plein temps

Langue d’enseignement

  • anglais

Liens

Renseignements / contact

sylviane.dalmas@epfl.ch
Tél. : +41 (0)21 693 56 37

orientation.ch