site du master DS

Inscription sur le site du master DS

Objectif du master DS : Former des datascientists en charge de récupérer, stocker, organiser, traiter des bases de données afin d’en tirer de l’information.

Régle de validation :

  1. Une année de formation compte au moins 60 ECTS.
  2. Acquérir 40 ECTS de cours, dont le cours « DATA CAMP » (cours obligatoire de 2.5 ECTS) ;
  3. Le stage est réputé acquis lorsque la note de stage est supérieure ou égale à 10/20 et vaut 20 ECTS. Il doit être long d’au moins 14 semaines.
  4. Une UE est réputée acquise lorsque la note est supérieure ou égale à 10/20.
  5. Les UE ne sont pas compensables
  6. Le redoublement n’est pas autorisé en dessous de 30 ECTS de cours.
  7. Il est indispensable de s’inscrire sur le Moodle pour suivre les cours du Master

Régles d’équivalence ECTS Master DS <-> ENSAE :

sens Master DS —> ENSAE :

Les éléves de l’ENSAE ont le droit de faire valider 16 ECTS du Master DS à l’ENSAE (à répartir comme vous le voulez sur les deux semestres), ce qui vous permet de réduire un peu le nombre de cours à suivre et donc la surcharge de travail. Attention, ceci n’est possible que si vous vous inscrivez dans la voie Data Science en voie SA (Statistique et Apprentissage) à l’ENSAE.

Pour le premier semestre, vous devez me communiquer vos choix d’équivalences d’ECTS dans le sens Master DS –> ENSAE avant la fin du mois d’octobre (disons, le 20 pour fixer les idées). Attention, un cours de 4 ECTS ou plus au Master DS n’est compté que 4 ECTS à l’ENSAE, un cours de moins de 4 ECTS au Master DS est compté 2 ECTS à l’ENSAE.

Un exemple pratique sur la façon de procéder : imaginons que vous souhaitiez faire compter à l’ENSAE le cours “Optimisation for Data Science” (5 ECTS), et “Introduction to Graphical Models” (2.5 ECTS). Ces cours compteront respectivement 4 et 2 ECTS à l’ENSAE. Selectionnez dans Pamplemousse pour 6 ECTS de cours que vous ne souhaitez pas suivre à l’ENSAE, au hasard : Entrepreneuriat 1 (3 ECTS) et Comptabilité Nationale (3 ECTS). Ensuite, envoyez-moi un message en me précisant simplement : “remplacer entrepreneuriat 1 (3) et compta nat (3) par “Optimisation for Data Science” (4) et “Introduction to Graphical Models” (2). Je vérifierai alors vos choix puis les transmettrai à la direction des études. Les changements apparaîtront sur Pamplemousse début novembre.

sens ENSAE —> Master DS :

10 ECTS des cours de l’ENSAE peuvent être utilisés pour valider 10 ECTS au Master DS. Dans ce sens, il n’y a pas de déflation des ECTS. Il faudra aussi me communiquer le choix des cours de l’ENSAE que vous souhaitez faire compter au Master DS au 1er semestre.

Quelques conseils :

  1. n’hésitez pas à utiliser 10 ou 12 ECTS (M2 -> ENSAE) dès le premier semestre. Le second semestre est souvent vécu comme moins chargé par les étudiants. Il y a surtout plus de matières évaluées par des mémoires au second semestre, ce qui rend plus facile de lisser la charge de travail dans le temps.
  2. il y a quelques restrictions sur les équivalences : vous ne pouvez pas remplacer un cours obligatoire de l’ENSAE par un cours de M2; vous ne pouvez pas valider de cours non maths/stats/info (cours de langue par exemple) dans le sens ENSAE -> M2, vous ne pouvez pas valider un cours du Master DS à l’ENSAE si vous y avez déjà suivi un cours strictement équivalent, etc. De façon à être sûr que votre choix est valide, n’attendez pas le dernier moment pour me le soumettre.
  3. Il y a des cours qui apparaissent dans les deux formations (ENSAE et Master DS), par exemple, mon cours de “compressed sensing”. Pour ces cours, vous pouvez choisir de les valider seulement pour l’ENSAE, seulement pour le master DS ou pour les deux. Dans ce dernier cas, les ECTS que vous rapportent ce cours sont à amputer sur votre cotât de points d’équivalence.

Validation du stage de fin d’études pour l’ENSAE et du stage du master DS Les élèves de 3eme année du cycle ingénieur doivent partir en stage de fin d’études (ce stage est obligatoire pour l’ENSAE et doit durer au moins 14 semaines). Pour ceux qui suivent un master en parallèle, la direction des études de l’ENSAE accepte que le mémoire de recherche et sa soutenance remplacent le rapport de stage et sa soutenance si un enseignant ENSAE permanent est présent à la soutenance de mémoire. Il faut donc faire en sorte que mémoire et rapport de stage coïncident et d’organiser les soutenances en présence d’un permanent de l’ENSAE.

Autres formations en data science :

Master MVA

FAQ :

Question : Eléve en 3A de l’ENSAE, est-il possible de faire le master DS et une alternance en entreprise en paralèlle ?

Réponse : Le Master Data Science représente une surcharge de travail très importante par rapport à la 3A qui n’est pas compatible avec une alternance. Par ailleurs, les cours du Master DS ne sont pas regroupés sur certains jours de la semaine contrairement aux cours de l’ENSAE en 3A qui ont été organisés pour laisser aux éléves la possibilité de faire soit un master, soit un double diplôme soit une alternance (mais pas plusieurs choses en même temps).

Question : Serait-il possible de savoir si le cours de Stats2 enseigné en 2ème année de l’ENSAE est considéré comme un cours pré-requis pour le master DS? J’ai suivi tout le cours de M. Tsybakov, j’ai assisté aux séances de TD. Je me demandais si l’évaluation en elle-même était obligatoire comme modalité.

Réponse : Il n’y a rien dans les textes qui vous interdise de postuler à un master DS si vous n’avez pas validé le cours de Mr. Tsybakov. Cependant, mes collègues et moi (qui sommes dans les jury de sélection aux 3 master DS (MVA, StatML, et master DS)) accordont beaucoup d’importance aux deux cours de Mr. Tsybakov ‘Statistiques 2’ et de Mr. Alquier ‘Introduction au machine learning’ lors du processus de sélection des étudiants de l’ENSAE pour un master DS. Il est très fortement recommandé de suivre et valider ces deux cours pour entrer dans un master DS. De même le cour de Nicolas Chopin ‘Simulation et Monte-Carlo’ et le séminaire de modélisation Statistiques de Cristina Butucea sont fortement recommandés.

Par ailleurs, pour entrer dans un master DS (MVA, StatML ou Master DS) il est fortement recommandé de choisir la voie de spécialisation de 3A ‘voie Data science, statistique et apprentissage’. Pour cette voie là il y a 3 cours marqué “obligatoires” à faire valider en 2A :

  1. introduction au machine learning,
  2. statistique 2,
  3. simulation et Monte Carlo, et des cours conseillés :
  4. Python,
  5. Introduction aux processus,
  6. Séminaire de modélisation statistique.

En fait, les cours “obligatires” sont juste très fortement recommandé et jusqu’à maintenant, aucun éléve s’est vu refuser l’accés à une voie parce qu’il n’a pas validé un cours obligatoire.

Il est cependant possible (mais fortement déconseillé) de s’inscrire dans une autre voie que celle ‘voie Data science, statistique et apprentissage’ pour suivre un master DS. Dans ce cas, il n’y a plus d’équivalence d’ECTS ENSAE/Master et les emplois du temps ne sont pas forcément évident à faire conincider.

plaquette des cours de 2A descriptif de la 2A