Description
De nos jours, la société de l'information génère d'importantes quantités de données. L’intérêt suscité par celles-ci va croissant à mesure que progressent les méthodes permettant d'identifier les tendances qui se dissimulent sous ces montagnes d’informations non structurées.
Source: SMC
Détails
Le Data Scientist doit être doté d’un esprit d'analyse associé à une maîtrise globale des technologies et à de solides connaissances en statistique et en programmation, y compris une connaissance approfondie des langages de programmation dédiés aux statistiques. Disposer de connaissances de base en psychologie constitue un atout indéniable dans la recherche des tendances cachées, des corrélations inconnues, des tendances du marché et d'autres informations utiles (analyse de textes, analyse de graphes, etc.).
Source : Ministère d'Etat (SMC), Luxembourg
Plus d'infos: mengstudien.lu
Sites de travail
- bureau
Cadre de travail
- seul et en équipe
Brochures à télécharger
Études : Diplômes et formations requis
Description des études / de la formation
Luxembourg
Subject
Data Science (Master)
Information
Admission
- Bachelor’s degree, or equivalent, with at least 180 ECTS in either mathematics, physics, engineering, or economics, or including sufficient mathematics training.
In the selection process, emphasis is placed on the number of courses in mathematics taken during the Bachelor’s degree, and the grades obtained. Good basic knowledge of analysis and linear algebra is required to be able to follow MADS courses. English: B2
Allemagne
Studienrichtung
- Data Science (Bachelor, Master)
Zusätzliche Informationen
Bewerbung
Zulassungsvoraussetzungen: allgemeine Hochschulreife oder einschlägige fachgebundene Hochschulreife (siehe Internetseite der Hochschule).
Weitere Bedingungen für ein erfolgreiches Studium sind gute Deutsch-, Englisch- und Mathematikkenntnisse.
Antrag auf Zulassung stellen bis zum 15.7. (Wintersemester) oder 15.1. (Sommersemester) bei den jeweilgen Hochschulen oder über Uni-assist
Autriche
Studienrichtung
- Data Science (Bachelor, Master)
Zusätzliche Informationen
Bewerbung
Zulassungsvoraussetzungen: Matura oder gleichwertiges Diplom; Aufnahmeverfahren:nicht ausgeschlossen. Siehe Studiversum
Antrag auf Zulassung stellen bis Mitte Mai, gegebenenfalls Anfang September (Universitäten). Bei den Fachhochschulen: ab Januar-Februar
Belgique
Filières
Université:
- Master: sciences des données UCLouvain, ULiege
- Master de spécialisation en science des données, big data ULB
Haute École: Bachelier de spécialisation en business data analysis
Sites de référence
Admission
Diplôme de fin d'études secondaires classiques/secondaires générales reconnu équivalent par la procédure belge d'homologation: demande à faire
pour le 15 juillet au plus tard auprès du Service des Equivalences à Bruxelles
Inscriptions: jusqu'au 30 septembre
Examen d'entrée pour la formation d'ingénieur civil!
France
Filières
5 ans pour préparer un master en sciences des données, statistiques et traitement de l'information ou datamining, marketing, mathématiques, économétrie, informatique décisionnelle, un diplôme d'ingénieur en statistiques, en big data et intelligence artificielle...
Sites de référence
Admission
Diplôme de fin d'études secondaires classiques/secondaires générales + éventuellement dossier ou concours
Inscriptions: Préinscription sur la plateforme Parcoursup de janvier à mars
Royaume-Uni
Subject
- Data science
Information
Admission
Secondary school leaving diploma + good scholastic results + test of English (see the website of the university for more details)
Apply through UCAS before 15th October (Oxford/Cambridge) and 29 January for entry 2025 (all other universities)
Suisse
Filière
- Data Science (Bachelor, Master)
Sites de référence
Admission
Diplôme de fin d'études secondaires classiques (sauf section A) suivant la réglementation suisse en vigueur
Inscription à l'université (HEU): en ligne sur le site de l'université jusque fin avril
Inscription dans une Haute École (HES/FH) : vérifier les dates limites sur le site de l'école (février-mai selon la HES)
Compétences et connaissances requises
- accéder à des données numériques et les analyser
- avoir un sens aigu du détail
- avoir le goût de la recherche
Plus d'informations
7 rue Alcide de Gaspéri
Luxembourg-Kirchberg Boîte postale 1304
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