Master Data Science

Programme de la formation : M_DATA_Science

Brochure  M1 : M1_DS_2025_2026

Brochure  M2 :  M2 DS 2025-2026

Responsables pédagogiques

• Responsable M1-DS : Pr. Gilles Stupfler
• Responsable M2-DS : Pr. Fabien Panloup
• Secrétariat scolarité : Sandrine Herguais (Mél : sandrine.herguais@univ-angers.fr, Tél: 02 41 73 54 85)

La data science désigne une discipline à l’interface entre modélisation mathématique, statistique et informatique, née de la nécessité croissante de traiter et d’exploiter les données volumineuses ou de grande dimension (big data). La data science est désormais l’outil essentiel d’aide à la décision dans des domaines d’activités extrêmement variés : banque, finance, assurance ; e-commerce et grande distribution ; communication et marketing ; santé ; agro-alimentaire ; aéronautique et défense ; internet des objets et télécoms ; énergie et minier, … (En liaison, cf. une analyse de l’Apec sur Les-metiers-de-la-data)

Le master parcours Data Science (DS) (mention Mathématiques et Applications) de l’Université d’Angers est une formation de niveau 7 (nouvelle nomenclature, Bac + 5) accréditée par l’Etat qui vise à former des data-scientists capables de mettre en œuvre les techniques mathématiques et informatiques inhérentes à ce métier, possédant en outre des compétences métiers propres aux secteurs d’activités visés et identifiés par le choix d’option :
– Données numériques, pour les entreprises confrontées au management du risque et/ou désireuses d’optimiser leurs actions (données d’usages, de consommation, etc.).
– Données biologiques, pour les entreprises et laboratoires confrontés aux données dites omiques issues des biotechnologies, ou celles de la santé, etc.

Les deux années de formation du Master DS se déroulent à Angers, au sein des locaux du Département de Mathématiques de la Faculté des Sciences de l’Université d’Angers.

La deuxième année M2-DS est ouverte à l’alternance, en apprentissage ou sous contrat de professionnalisation. (Formation inscrite au RNCP sous le numéro  N°34274).

Équipe pédagogique

L’équipe pédagogique est formée d’enseignants et d’enseignants-chercheurs:
– des départements de mathématiques, d’informatique et de biologie de la faculté des sciences,
– de la faculté de Droit, d’Economie et Gestion,
– de l’UFR Santé
de l’Université d’Angers, ainsi que d’intervenants professionnels principalement en deuxième année de master. Le master DS s’appuie sur l’expertise des laboratoires de recherche LAREMA, LERIA regroupés dans le cadre de la structure fédérative de recherche SFR MathSTIC, IRHS et GRANEM de l’Université d’Angers (voir l’évaluation de ces laboratoires par l’HCERES).

Public visé, Procédure d’admission et tarifs

Le parcours Data Science est à capacité limitée. L’admission en première (M1-DS) et deuxième année (M2-DS) du master est sélective. Le recrutement se fait sur dossier, complété au besoin par un entretien avec le responsable de formation. En dehors des qualités académiques, le recrutement accorde un part importante à la motivation des candidats. La validation du M1-DS entraîne l’admission de droit en M2-DS.

En formation initiale, le M1-DS s’adresse en priorité aux étudiantes et étudiants diplômés d’une licence de mathématiques, d’une licence de Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (parcours orienté mathématiques appliquées), ou d’un niveau équivalent. Les dossiers d’étudiant.es ayant eu un parcours plus dirigé vers l’informatique sont également considérés avec intérêt (sous réserve d’un niveau mathématique suffisant). Un accès direct en M2-DS est possible, il se fait en fonction des compétences acquises du ou de la candidate (équivalence par rapport au M1-DS) ainsi que des places disponibles.

Les candidatures relevant de la formation continue (dont VAPP et VAE) sont les bienvenues, en M1 et M2-DS, et sont considérées avec la plus grande attention.
N’hésitez pas à contacter le responsable du parcours M1-DS, Frédéric Proïa, pour toute demande de renseignements, voire d’avis préalable sur votre dossier.

Le dépôt des candidatures se fait en ligne. En 2024, le dépôt des dossiers se déroule du 26 février au 24 mars, pour une réponse envoyée aux candidats en juin. La procédure pour les étudiantes et étudiants internationaux est spécifique.

A titre d’information, le taux d’accès en M1-DS a été de l’ordre de 20% ces dernières années.

Le parcours Data Science du master mention Mathématiques et Applications ouvre la possibilité de candidater aux bourses de Master Lebesgue, pour les étudiantes et étudiants envisageant une poursuite en thèse à l’issue du master.

Le master Data Science est une formation accréditée par le ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche (Arrêté n°20170961), débouchant sur un diplôme national. A ce titre, en formation initiale, les droits d’inscription sont fixés par arrêté ministériel. En 2023-2024, en M1 et M2 : 243€.

En formation continue, le tarif 2023-2024 est de 4 800€ pour le M1-DS et de 6 000€ pour le M2-DS (hors droits ministériels) pour lequel un ensemble de financements est disponible. Pour plus de renseignements, n’hésitez pas à contacter notre Chargée de relations entreprises Charlotte Brosset. Fiche nationale RNCP N°34274 associée.

Contenu et Compétences

Des compétences mathématiques. Elles forment la majeure de la formation. La data science s’appuie fortement sur l’analyse statistique de l’information. Bien que les méthodes statistiques classiques (statistique inférentielle, datamining, classification, ..) forment un socle de compétences nécessaires et importantes enseigné, l’aspect « big data » nécessite l’acquisition de techniques statistiques et algorithmiques spécifiques modernes (machine learning, deep learning,..), souvent issues de la recherche récente, et avec de forts liens avec l’optimisation. Ces différents outils constituent la partie principale de la formation mathématique proposée dans ce master. L’analyse statistique étant souvent associée à la question de la modélisation du problème, une formation à la modélisation aléatoire, notamment dans les domaines d’applications visés par le master, est également dispensée.

Des compétences informatiques. Les compétences mathématiques sont inopérantes sans outils informatiques. La connaissance et la pratique récurrente des outils classiques de data analytics (analyse des données avec Python et R) et de data management (SGBDR et moteur de stockage MySQL, ..), font partie intégrante de la formation. L’aspect « données de grandes dimensions et/ou non structurées » interdisant généralement un traitement classique des données, des compétences spécifiques sur ces questions sont naturellement dispensées dans ce parcours: MapReduce et environnement Hadoop/HDFS, entrepôts de données Hive, analyse de données avec PIG (Extract, Load, Transform),… L’aptitude à la visualisation des données de grandes dimensions, images et graphes, fait également partie du champ de compétences visé. Enfin, au travers de cours spécifiques intégrant les réseaux de neurones (Traitement d’Images/Apprentissage par renforcement et Modèles génératifs…), la mise en oeuvre de ce type d’algorithmes sur Pytorch/Keras fait enfin l’objet d’un nombre d’heures d’enseignement conséquent.

Des aptitudes professionnelles. Le master DS vise à former des cadres aptes à définir un projet, ses objectifs et son contexte, les modalités de réalisation, leurs priorités, leurs plannings. L’aptitude à travailler en mode projet, à s’intégrer dans un milieu professionnel, à organiser une veille technologique, à communiquer (en français et en anglais – certification) selon des supports de communication adaptés, sont autant de compétences également dispensées et évaluées au cours des deux années de formation.

Des compétences métiers. Suivant le choix d’option, le diplômé du master parcours data science dispose de compétences complémentaires:

• • en biologie le faisant apte à s’intégrer dans des équipes pluridisciplinaires de R&D s’intéressant aux traitements et à l’analyse des données (notamment omiques, génomiques, etc..) relevant de la santé, du végétal, etc.. Il peut interagir dès la conception des expériences et des méthodologies mises en œuvre, puis dans l’analyse et le traitement statistiques des données, l’interprétation et la présentation des résultats, jusqu’à la modélisation mathématique des phénomènes observés.

• en économie-gestion et numérique pour des métiers visant d’un côté le management du risque, l’optimisation des actions de l’entreprise sur la base de faits statistiquement fiables et d’un autre côté les métiers reliés directement au web (e-commerce, chatbots,…). Compétences complémentaires logiciels : SAS.

Déroulement et alternance

La formation se déroule sur 2 ans au sein des locaux du Département de Mathématiques de l’Université d’Angers.

La formation de première année M1-DS se déroule de début septembre à fin mai avec les examens de première session, ou à la mi-juin avec les examens de deuxième session (hors stage de M1-DS). Cette année M1-DS totalise près de 500 heures de formation (variable suivant options, hors dispositifs d’auto-formation en ligne et hors évaluations). La pédagogie inclut un ensemble de projets à réaliser, une initiation à la recherche ainsi qu’une préparation spécifique à la culture d’entreprise. Il est possible d’effectuer un stage facultatif, de début juin à fin août ; celui-ci est recommandé pour les candidats à l’alternance en deuxième année de master. 

La validation du M1-DS donne l’accès de droit au M2-DS. Le taux de réussite en M1-DS a été de l’ordre de 80 % ces dernières années.

Les étudiants acceptés en M1-DS ou ayant validé le M1-DS peuvent être autorisés à effectuer une année de césure avant leur entrée en M1-DS ou en M2-DS, dans les conditions fixées par l’Université d’Angers et le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche.

La formation du M2-DS se déroule sur une année pleine à partir de début septembre. Cette deuxième année de master DS totalise un peu plus de 400 heures de formation, incluant projets et évaluations. Elle offre deux possibilités :

Formation par alternance : en contrat d’apprentissage ou de professionnalisation. Le calendrier alterne, de début septembre à fin août, quatre périodes de formation de 4 à 6 semaines à l’université et quatre périodes en entreprise d’une durée de plusieurs semaines consécutives. Le rythme d’alternance prévu est progressif pour permettre aux apprentis, d’une part, une prise de responsabilité de plus en plus importante dans leur fonction en entreprise et, d’autre part, l’appropriation des compétences spécifiques Big Data des enseignements du premier semestre du M2-DS. Pour toute demande d’informations sur le dispositif d’alternance prévu, contacter le responsable du M2-DS Fabien Panloup.

Formation Initiale : un semestre de formation suivi d’un stage de fin d’études de 6 mois. Ce stage peut être fait en entreprise mais aussi dans une structure de recherche dans l’optique d’une poursuite d’études en thèse.

Le taux de réussite en M2-DS a été de l’ordre de 90 % ces dernières années. Le taux de réussite en 2 ans a été de l’ordre de 75 % à 80 % ces dernières années.

Insertion professionnelle

Les diplômé.e.s du master Data Science (DS) occupent des emplois de cadre Data scientist (ou Data analyst, Business analyst, Dataminer, etc..) couvrant un large spectre de secteurs d’activités, touchant aussi bien au domaine industriel qu’à celui du tertiaire. Sont plus particulièrement visés :

Option données numériques : tout secteur tel que sociétés de conseil en gestion des entreprises ou spécialisées en datamining, en marketing, de la grande distribution, les grandes banques et compagnies d’assurances, les entreprises télécoms, etc.. et naturellement les entreprises de services du numérique, particulièrement dynamiques en Pays de la Loire, région la plus dynamique de France pour la filière du numérique (source ORCN): objets connectés sur Angers, réalité virtuelle sur Laval, mobilité de demain et cleantech sur Le Mans, réseaux intelligents en Vendée, entreprises du numérique sur Nantes. (Labellisations French Tech).
Option données biologiques : secteurs de la santé, de la pharmacie, la bio-industrie et agro-industrie (cf. le pôle VEGEPOLYS sur Angers), les laboratoires de type Inserm, Cirad, Institut Pasteur, CEA, etc ..

La branche professionnelle du numérique estime à 3 000 le besoin en nouveaux Data scientists formés par an au plan national, sur une période d’au moins 10 ans : pour une idée des offres d’emploi, cf. par exemple un moteur de recherche. Voir aussi l’Etude du Syntec Numerique.

Selon l’APEC, la rémunération des Data scientists se situe dans une fourchette de 32 à 38 keuros brut/an en début de carrière.
Les enquêtes effectuées auprès des étudiants du master corroborent ces données en montrant une excellente insertion professionnelle. Diplômé.es 2022, enquête à 6 mois (19 diplômé.es): taux d’insertion de 85 % (y compris contrat doctoral), tous en emploi cadre, pour un salaire brut annuel médian de 34 600€.
Exemples de stages ou d’emplois occupés ces dernières années (est indiqué PdL quand le poste se situe en région Pays de la Loire) :
– Banque, Finance, Assurance, Mutuelles : Société Générale Insurance, Mutex, Axa, Wunderman, BRED Banque Populaire (PdL), CPAM Maine et Loire (PdL), DAS-MMA (PdL), GE Capital (PdL), Harmonie Mutuelle (PdL), Banque de France, VyV CARE IT (PdL), CNPTI (PdL), Lybernet Assurances (PdL),..
– Grande distribution, Tourisme : Groupe ACCOR, Metro Cash & Carry France, Dorel Juveline (PdL),..

– Santé, Pharmaceutique, Cosmétique, Agroalimentaire : Institut de Cancérologie de l’Ouest (PdL), CHU-Angers (PdL), CIRAD (PdL), INRA (PdL), Ifremer, Institut Gustave Roussy, Enza Zaden (PdL), ANSM,..
– Automobile, Aéronautique, Naval, Défense : Renault DI-RC, Airbus, Tronico groupe Alcen (PdL), LNE, Groupe PSA, CT Ingénierie, Thales,..
– Entreprises de Services du Numérique, Télécoms : Orange Labs, SFR, Atos/Bull, i-Advize (PdL), Sodifrance-Netapsys (PdL), GIDE (PdL), Imbrikation (PdL), Avisia (PdL), Coheris (PdL), Ineox (PdL), Capgemini (PdL), Sogeti, Sopra-Steria (PdL), SIGMA Informatique (PdL), GFI (PdL), Treez (PDL), Cross Data (PdL), Business&Decision (PdL), Modis, Data-Prisme, Factoryz (PdL), 4 CAD group (PdL),..
– Environnement : Atmo Poitou Charentes, Airparif, Cerema (PdL),..
– Énergie, Minier : Axens IFP Technologies (PdL), EDF, SOCOMEC SAS, RTE (PdL), GRTgaz-DSI,..

Poursuite d’études

Des possibilités sont offertes aux très bons étudiants et étudiantes d’une poursuite d’étude en doctorat par une thèse au sein du laboratoire LAREMA ou des laboratoires partenaires, y compris dans le cadre d’une convention CIFRE avec une entreprise. (En moyenne sur les 3 dernières années, 14% des diplômé.e.s poursuivent en thèse).

Relations avec les entreprises

Big Data et Formation Continue

L’Université d’Angers fait partie des lauréats retenus par le ministère de l’Enseignement supérieur et de la recherche afin de de développer un ensemble de formations continues, courtes ou diplômantes (dont Master DS), sur le champ du Big Data. Pour plus d’informations, contactez notre Chargée des Relations extérieures Charlotte Brosset.