Le parcours « Data Science en Santé » du Master Ingénierie de la Santé a pour objectif de former des professionnels de haut niveau, capables de faire face aux enjeux du numérique et de l’exploitation des données massives de santé, afin d’en exprimer le potentiel au maximum.
Il s’agit pour ces scientifiques de la donnée de santé, non seulement de disposer des connaissances et savoir-faire nécessaires à la conception et implémentation d’une architecture « Big Data » mais aussi l’exploitation pertinente de l’information grâce à la maîtrise de l’analytique des grands volumes de données, afin d’en retirer des avantages pour le secteur de la santé et des sciences du vivant.
Pour accéder au Master Data Science en Santé, les candidats doivent disposer d’un socle suffisant soit en Sciences du vivant et de la santé, soit en Informatique et/ou Mathématiques. Les expériences personnelles et/ou professionnelles ou une appétence particulière dans l’une de ces disciplines pourront faire l’objet d’une évaluation spécifique par le jury de sélection.
– Il s'agit d'une filière fort sélective. La pression d'entrée (référence année académique 2020-21) est de 10% en M1 et 1.3% en M2. Les dossiers scientifiques des candidats sont étudiés individuellement par un comité de sélection. Sur la base d'une première sélection, les candidats retenus sont invités à défendre leur projet devant un jury pluridisciplinaire qui évalue la qualité du projet professionnel et la motivation des candidats. Au besoin, une épreuve peut leur être proposée pour évaluer leurs connaissances et compétences initiales. A l'issue de cet entretien, une liste d'étudiants est retenue pour la formation.
A l’issue de la formation, le Data Scientist en Santé d’un profil polyvalent est doté d’une triple compétence :
Maîtrise de l’ingénierie (Intelligence Artificielle, Machine-learning, Big data, statistique) dans toutes ses phases (collecte et extraction des données de santé, visualisation, traitement du signal et des images, fouille de données) et toutes ses composantes (des technologies jusqu’à l’éthique) ;
Maîtrise du domaine de la santé, des sciences du vivant dans ses enjeux (organisation, grandes problématiques de santé, la médecine et les industries pharmaceutiques et agro-alimentaires) et ses composantes (clinique, santé des populations, industries) ;
Capacité à concevoir, gérer un projet « data » et surtout à communiquer ses résultats pour éclairer la prise de décision de santé, qu’elle soit clinique, industrielle ou de santé publique.
Le parcours « Data Science en Santé » du Master Ingénierie de la Santé a pour objectif de former des professionnels de haut niveau, capables de faire face aux enjeux du numérique et de l’exploitation des données massives de santé, afin d’en exprimer le potentiel au maximum.
Il s’agit pour ces scientifiques de la donnée de santé, non seulement de disposer des connaissances et savoir-faire nécessaires à la conception et implémentation d’une architecture « Big Data » mais aussi l’exploitation pertinente de l’information grâce à la maîtrise de l’analytique des grands volumes de données, afin d’en retirer des avantages pour le secteur de la santé et des sciences du vivant.
SEMESTRE 1
BCC 1 – Identifier, analyser les enjeux en ingénierie de la santé et pour la santé
– UE 1 : Projet professionnel Intégrale
– UE 2 : Séminaires et Outils de gestion et de communication
BCC 2 – Mettre en place une stratégie pr optimiser systèmes de santé/de travail et la qualité de l’environnement
– UE : Disciplines de santé n terminal
BCC 3 – Concevoir études, analyser des données quantitatives/qualitatives en santé et ds monde du travail
– UE1 : Statistique et Données massives de santé
– UE 2 : Informatique et Données massives de santé
BCC 4 – Interagir avec le monde socio-professionnel et de la recherche
– UE : Expertise fonctionnelle et Langues
SEMESTRE 2
BCC4 – Interagir avec le monde socio-professionnel et de la recherche
– UE 1 : Projet professionnel Intégrale
– UE 2 : Spécialités: Métiers du « Health data scientist »
– UE 3 : Projet de l’étudiant
– Les étudiants et futurs apprentis devront être titulaire d’un Master 1, d’un diplôme d’ingénieur ou d’un doctorat d’exercice voire d’un doctorat en sciences.
La démarche compétences ainsi que les approches par projet et par problème ont été dès le lancement de la formation au cœur de notre principe pédagogique. A titre d’illustration, les étudiants développent un projet fil conducteur depuis la première année de Master, permettant d’aboutir en M2 à 2 livrables indépendants, et tout aussi importants pour la validation de leur année:i) Un livrable académique sous la forme de mémoire de fin de formation, et ii) un livrable industriel permettant de s’assurer de la maîtrise d’ouvrage de chaque étudiant. Ceci vient en supplément des différents projets qu’ils doivent mener dans le cadre des modules obligatoires et du stage de Master 1.
Ce master intégrant une forte composante de formation scientifique et de formation à la recherche, vous pourrez, sous certaines conditions, poursuivre vos études en Doctorat (accès sur dossier). Le Doctorat vous conduira aux métiers de la recherche, mais également des métiers de Data Scientist sénior, des activités de RetD dans le secteur privé, et à termes à des fonctions d’encadrement à l’échelle internationale.
Taux d'insertion
Taux de satisfaction
Formasup Hauts de France
7 bis avenue de la créativité
59650 Villeneuve d’Ascq
