Master Méga Données et Analyse Sociale (MéDAS)

Code Alternance: MR09501A-PDL

120 crédits

Niveau(x) d'entrée

  • Niveau 6 (Bac+3 et 4)

Niveau(x) de sortie

  • Niveau 7 (Bac+5)

En apprentissage

Oui

En professionnalisation

Oui

Responsable(s)

Ghislaine CHARTRON

-

Habilitation

Arrêté du 08 juillet 2021. Accréditation jusque fin 2024-2025.

Exercez le métier de Data Analyst, un métier d'avenir dans le domaine des données massives (Big Data, Smart data).

Public, conditions d’accès et prérequis

Prérequis :
Formation en alternance :

• Être titulaire d’un bac+3 ou d’un titre validant 180 crédits pour l’accès en M1 ;
• Étude du dossier et des motivations avec entretien.

Public :
• Jeunes de moins de 26 ans et/ou demandeurs d’emploi, dans le cadre d’un contrat de professionnalisation ;
• Jeunes de moins de 30 ans et/ou demandeurs d’emploi, dans le cadre d’un contrat d’apprentissage ;
• Salariés en activité ou en reconversion.

Objectifs

Exercez le métier de Data Analyst dans le domaine des données massives.
Vous finissez une licence en sciences humaines et sociales ou en sciences exactes, les nouveaux métiers du Big Data et de la transition numérique vous sont ouverts, .
À l'issue du master qui s'appuie sur  l'interdisciplinarité, vous maitriserez les techniques et les outils en matière de traitement des données, quel que soit votre domaine métier. Vous saurez les associer à une réflexion sociétale pour exercer votre métier de chargé d'études statistiques, de Data Scientist ou Data Analyst.

Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Master Sciences humaines et sociales mention humanités numériques Parcours Mégadonnées et analyse sociale (MEDAS)

Inscrit RNCP : Inscrit

Code(s) NSF : Programmation, mise en place de logiciels (326t) - Informatique, traitement de l information (organisation, gestion) (326p)

Code(s) ROME : Expertise et support en systèmes d information (M1802) - Études et prospectives socio-économiques (M1403) - Études et développement informatique (M1805) - Administration de systèmes d information (M1801)

Organisation

Durée et organisation



La formation se déroule d'octobre 2022 à septembre 2024 à raison d'un rassemblement par mois en moyenne, le reste du temps se déroulant en entreprise. La formation est organisée pour partie à distance (50%). Une solution permettant de diminuer les déplacements et gagner du temps tout en bénéficiant de l’expertise du Cnam en matière de formation à distance.

Modalités d'évaluation

Le grade de master sera décerné aux alternants ayant satisfait à la fois :
  • une moyenne générale d’au moins 10/20 sur l’ensemble du parcours de Master (M1 et M2). Cette moyenne n’intègre que les US d’enseignement de M1 et M2
  • une note minimale de 08/20 à chaque US
  • une note minimale de 10/20 au mémoire de fin études
  • Un mémoire de fin études de 60 pages.

Méthodes mobilisées

Méthodes mobilisées :
Pédagogie de l'alternance qui combine des enseignements académiques et des pédagogies actives s’appuyant sur l'expérience en entreprise et le développement des compétences.
Équipe pédagogique constituée pour partie de professionnels. Un espace numérique de formation (ENF) est utilisé entre élèves et formateurs tout au long du cursus.

Modalités d’évaluation :
Chaque unité (UE/US, UA) fait l’objet d’une évaluation organisée en accord avec l’Établissement public (certificateur) dans le  cadre d’un règlement national des examens.

Accessibilité public handicapé :
Nos formations sont accessibles aux publics en situation de handicap. Un référent Cnam est dédié à l’accompagnement de toute personne en situation de handicap.

Modalités et délais d’accès

La candidature se fait par e-mail à partir de janvier afin de bénéficier de notre accompagnement à la recherche d'entreprise, jusqu’au démarrage de la formation.

Description

Cliquez sur l'intitulé d'un enseignement ou sur Centre(s) d'enseignement pour en savoir plus.

Compétences

• Adopter une approche systémique d'un projet data ;
• Assurer la traçabilité des accès aux données et la description des opérations algorithmiques ;
• Garantir la protection de la vie privée ;
• Savoir développer des stratégies digitales à partir des données dans des contextes variés ;
• Gérer et manager des projets de données articulés avec des besoins métier et des besoins sociétaux ;
• Mettre en place des solutions de fouille de données ;
• Compétences de programmation en R et Python ;
• Maîtrise des principales modélisations statistiques de données ;
• Compétences de datavisualisation ;
• Passer de la donnée à la connaissance.

Débouchés

Métiers d'avenir dans le domaine du Big/Smart/Open Data : Data analyst (analyse des données massives), Data engineer et Chief Data Officer (CDO), Data Protection Officer (DPO), chargé d’études statistiques, dans les domaines : banque/assurance, communication/marketing, santé, tourisme, collectivités territoriales, transports, médias, musée, agro-alimentaire...

Suites de parcours

Poursuite possible en thèse CIFRE avec un laboratoire du Cnam national.

Contact

Cnam Nantes
02 40 16 10 95
nantes@cnam-paysdelaloire.fr
25 bd Guy Mollet
44300 Nantes

Centre(s) d'enseignement proposant cette formation