La capacité à traiter de façon adéquate des données disponibles de façon massive (Big data) représente une richesse économique, scientifique et sociétale. L’université de Strasbourg offre la possibilité aux étudiants de chaque faculté de suivre un parcours « Approche Interdisciplinaire en Science des données (AISD) » correspondant à une formation sur les métiers de l’informatique en lien avec sa discipline. Les parcours concernés sont: Immunologie et inflammation; Microbiologie ; Ecophysiologie, Ecologie et éthologie ; Génétique moléculaire du développement et des cellules souches ; Virologie ; Plantes, biologie moléculaire et biotechnologies ; Biologie et génétique moléculaire ; Neurosciences cellulaires et intégrées ; Neurosciences cognitives
Admission
Candidater
Admission : sur dossier et si nécessaire sur entretien. Elle se fait en deux étapes : 1-admission dans le parcours disciplinaire 2- admission en parcours AISD au niveau de l’Université (Nicolas Lachiche, nicolas.lachiche@unistra.fr). Nombre de places : 10
Prérequis obligatoires
Niveau requis : Licence de Biologie en lien avec le parcours disciplinaire choisi.
Poursuite d'études
Poursuite d'études
Les débouchés sont d’abord ceux du parcours disciplinaire de l’étudiant. En effet, la production et l’utilisation des données deviennent une façon naturelle de travailler dans tous les domaines. Ainsi cette formation renforce l’employabilité de l’étudiant dans sa discipline d’origine.
La formation suivie en Science des Données offre la possibilité de se spécialiser sur des métiers du numérique, à l’interface entre les métiers de l’informatique et de la discipline en lien avec le stockage, la modélisation et l’analyse de données. Ce sont donc de nouveaux débouchés qui s’ouvrent également à chaque étudiant.
Stage
Stage en France
Statut
Stage non prévu
Stage à l'étranger
Statut
Stage non prévu
Programme des enseignements
Master 1 - Sciences du vivant - Sciences du vivant et sciences des données
Semestre 1 AISD
CM
TD
TP
CI
Semestre 2 AISD
CM
TD
TP
CI
Master 2 - Sciences du vivant - Sciences du vivant et sciences des données