Diplôme d'établissement : Spécialisation Science des données

L'essor considérable du recours au numérique a placé les données au cœur de nombreux processus agricoles et agroalimentaires tels que - L'automatisation des mesures par imagerie ou spectrométrie des rendements agricoles - L'analyse des propriétés des aliments à l'échelle moléculaire - L'usage d'outils de géo-localisation ou de captation des mouvements animaliers - L'adaptation aux évolutions des modes de consommation grâce aux croisements de données - Les études consommateurs ou analyse sensorielle La capacité à gérer, analyser, valoriser d'importants volumes de données, souvent hétérogènes (big data) est devenue un enjeu majeur dans les domaines de l'agronomie et de l'industrie agro-alimentaire, qui nécessite des compétences en informatique, mathématiques et statistiques Les objectifs principaux - Analyser des données pour accompagner la prise de décision et en évaluer l'impact - Concevoir et évaluer des projets interdisciplinaires intégrant la valorisation de données - Mettre en œuvre des outils d'aide à la décision fondés sur une analyse de l'adéquation des données disponibles aux besoins

• Réduction de la complexité (50 h) : Analyse factorielle ; Visualisation de données massives et hétérogènes • Statistiques pour données biologiques (66 h) : Données expérimentales ; Apprentissage de données biologiques ; Statistique bayésienne (écologie) OU Sensométrie • Apprentissage statistique (39 h) : Classification non supervisée ; Machine learning • Programmation scientifique (43 h) : Computer Science for Big Data ; Analyse de données massives sous R • Projet professionnalisant (300 h) • Anglais (24 h) • Stage (6 mois)

Attestation de formation

Tres bon niveau en statistique et informatique (methodes de base de regression, analyse de variance, langage informatique R et/ou Python). Idealement, avoir suivi le MOOC "Analyse de donnees" et obtenu la certification liee a ce module.