Master Sciences humaines et sociales mention humanités numériques parcours Mégadonnées et analyse sociale (MEDAS)
Objectifs pédagogiques
Exercez le métier de Data Analyst dans le domaine des données massives.
Vous finissez une licence en sciences humaines et sociales ou en sciences exactes, les nouveaux métiers du Big Data et de la transition numérique vous sont ouverts, .
À l'issue du master qui s'appuie sur l'interdisciplinarité, vous maitriserez les techniques et les outils en matière de traitement des données, quel que soit votre domaine métier. Vous saurez les associer à une réflexion sociétale pour exercer votre métier de chargé d'études statistiques, de Data Scientist ou Data Analyst.
- Niveau d'entrée :
- Bac + 3, Bac + 4
- Niveau de sortie :
- Bac + 5
- ECTS :
- 120
- Déployabilité
- Apprentissage : Fomation pouvant se suivre en apprentissage
- Contrat de professionnalisation : Formation pouvant se suivre en contrat de professionnalisation
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Téléchargez en PDFCompétences et débouchés
- Savoir traiter et analyser des données quantitatives et qualitatives (base de données, statistiques...).
- Mettre en place des solutions de fouille de données.
- Piloter et gérer des projets de données alignés avec des besoins métier et des besoins sociétaux.
- Savoir développer des stratégies numériques à partir des données dans des contextes variés.
- Contextualiser son activité en fonction de contraintes opérationnelles(financières, humaines, économiques, sociales...), de l'organisation de l'entreprise, des relations professionnelles.
- Maitriser l'anglais professionnel.
Méthodes pédagogiques
Les enseignements théoriques, couplés à des mises en application en travaux dirigés et travaux pratiques sur matériels et logiciels métiers permettront une professionnalisation rapide. L'espace numérique de formation du Cnam (Moodle) permet à chaque enseignant de rendre accessible des ressources spécifiques à ses enseignements. Des modalités plus détaillées seront communiquées au début de chaque cours.
Modalités de validation
Le grade de Master sera décerné aux alternants ayant satisfait à la fois :
- une moyenne générale d’au moins 10/20 sur l’ensemble du parcours de Master (M1 et M2). Cette moyenne n’intègre que les US d’enseignement de M1 et M2
- une note minimale de 08/20 à chaque US
- une note minimale de 10/20 au mémoire de fin études
- Un mémoire de fin études de 60 pages.
Prérequis et conditions d'accès
Formation en alternance :
- Accessible aux étudiants titulaires d'un bac+3 ou d'un titre validant 180 ECTS en sciences sociales ou en sciences exactes.
- Semaine d'intégration pour remise à niveau
- Étude du dossier et des motivations
- Réussite de l'entretien
- Signature d'un contrat de professionnalisation ou d'apprentissage
Mentions officielles
- Code RNCP
- 38207
- Date d'enregistrement au RNCP
- Date de l'échéance de l'enregistrement au RNCP
Modalités et délais d'accès
Contactez-nous pour avoir plus d'informations concernant la formation qui vous intéresse.
En savoir plus sur nos modalités et délais d'accès
Équivalences, passerelles & suite de parcours
En savoir plus sur les équivalences, passerelles & suite de parcours
- big data
- Informatique appliquée
- Statistiques et applications
- Information
- Analyse des données
- Gouvernance de l'information
Informations complémentaires
Modules d'enseignement
M1
M2
Blocs de compétences
Un bloc de compétences est constitué d'un ensemble d'Unités qui répond aux besoins en formation de l'intitulé du bloc.
Les unités ci-dessus sont réparties dans les Blocs de compétences ci-dessous.
Chaque bloc de compétences peut être validé séparément.