Ingénieur civil en science des données, à finalité

Description complète

La science des données

Une part croissante des activités humaines, technologiques et scientifiques génèrent des traces numériques sous la forme de données informatiques. Ces données sont produites à un rythme soutenu, accumulées en grands volumes et proviennent de sources diverses, dans des formats variés allant de structures strictes utilisées dans les bases de données à des formats tout à fait libres de textes ou d'images. 

Dans ce contexte, la science des données combine la logique de la programmation et la logique du raisonnement inférentielle au travers de l'informatique et des statistiques pour décrire, analyser et modéliser ces données. Elle permet de les comprendre, d'extraire des connaissances nouvelles et d'aider à la prise de décision sous incertitude. La science des données est un domaine multidisciplinaire qui inclut un ensemble de méthodes scientifiques, de théories et d'algorithmes, tels que la modélisation probabiliste, le machine learning et l'intelligence artificielle, la programmation informatique, l'ingénierie des données, le calcul à haute performance, la communication ou la visualisation.

Le data scientist, un profil polyvalent

Un data scientist, ou scientifique des données, est un spécialiste du numérique et du traitement des données. Il possède une expertise scientifique de haut niveau qui lui permet d'interagir dans de nombreux domaines d'activités, comme les technologies (p. ex., l'informatique, les télécommunications), les sciences (p. ex, l'environnement, l'espace, la santé), les industries (p. ex, l'agriculture, l'automobile, le e-commerce), les entreprises, ou la société (p. ex, la politique, les médias).

LE PROGRAMME

Le programme en science des données offre une formation complète au futur data scientist. À l'ULiège, le programme se construit autour de l'intelligence artificielle et de ses fondements mathématiques et informatiques et se complète d'enseignements visant à aborder et pratiquer les autres compétences fondamentales pour un data scientist. La formation intègre des fondations théoriques solides et leur mise en œuvre pratique. Cette formation tient également compte des aspects non techniques qui peuvent influencer la conception, le développement et la maintenance du projet de science des données comme l'éthique, la législation, ou la gouvernance des données. Ces aspects sont soit abordés dans les cours techniques, soit font l'objet de cours organisés par les facultés compétentes. Le travail de fin d'études est également l'occasion de démontrer et de perfectionner tous ces acquis.

Le programme se structure autour :

• d'un tronc commun composé d'enseignements en informatique et en statistiques (modélisation probabiliste, machine learning, intelligence artificielle, calcul numérique, bases de données) et d'enseignements transversaux (gestion, droit) ;
• de cours à option avancés en informatique, en statistiques et dans plusieurs domaines d'expertise (bioinformatique, océanographie, systèmes d'information géographique, finance, etc) ;
• d'un travail de fin d'études réalisé en laboratoire de recherche ou en entreprise.

Les programmes d'ingénieur civil en science des données et de master en science des données possèdent des contenus rigoureusement identiques. Le libellé du diplôme obtenu dépend uniquement de la formation initiale.  Le titre d'ingénieur civil en science des données est réservé aux porteurs d'un diplômede premier cycle en sciences de l'ingénieur.

Acquis d'apprentissage

I. Connaître et savoir mobiliser les sciences et concepts sous-tendant le domaine de l'ingénieur

L'ingénieur maîtrise et est capable de mobiliser les concepts et les principes fondamentaux de différents domaines des sciences et des technologies. 

I.1 Maîtriser les concepts, principes et lois des sciences fondamentales (mathématiques, physique, chimie, informatique...).

I.2 Maîtriser les concepts et principes propres au domaine des sciences de l'ingénieur. En particulier, faire preuve d'une connaissance solide du domaine de la science des données, dont ses fondements mathématiques en théorie des probabilités, statistiques, processus stochastiques et analyse des systèmes, et de ses domaines avancés en optimisation numérique, machine learning, et intelligence artificielle.

I.3 Maîtriser certains concepts et principes propres aux sciences informatiques, dont l'algorithmique et la programmation,  et ses fondements théoriques.

II. Apprendre à connaître

L'ingénieur possède une forte capacité d'apprentissage autonome qui lui permet de rechercher et de s'approprier les informations pertinentes pour aborder des problématiques émergentes et de s'engager dans une dynamique de formation continue.  Il peut également s'engager dans un travail de recherche permettant de faire évoluer l'état des connaissances.

II.1 Faire preuve d'autonomie dans son apprentissage. En particulier, savoir s'approprier et synthétiser des informations scientifiques et techniques d'origines diverses (présentations ex-cathedra, littérature, références, manuels et documentations techniques, ressources en ligne...).

II.2 Rechercher, évaluer et exploiter (via la littérature scientifique, la documentation technique, le web, des contacts interpersonnels...) les informations nouvelles pertinentes pour la compréhension d'un problème ou d'une question nouvelle.

II.3 Mettre en œuvre un travail de recherche permettant de dégager des connaissances scientifiques et techniques originales.

III. Analyser, modéliser et résoudre des problèmes complexes

L'ingénieur est capable de mener un raisonnement scientifique structuré en faisant preuve des capacités d'abstraction, d'analyse et de gestion des contraintes nécessaires pour résoudre des problèmes complexes et/ou originaux et ainsi s'inscrire dans une démarche d'innovation.

III.1 Formaliser, modéliser et conceptualiser un problème scientifique ou technique lié ou inspiré d'une situation réelle complexe dans un langage rigoureux, par exemple en utilisant le langage mathématique ou informatique, pour obtenir des résultats. Être capable d'abstraction.

III.2 Analyser de façon critique les hypothèses et les résultats et confronter ceux-ci à la réalité expérimentale en tenant compte des incertitudes.

III.3 Identifier et gérer les contraintes associées à un projet (contraintes techniques, cahier des charges, délais, ressources, exigences d'un client, ...). 

III.4 Innover par la conception, l'implémentation et la validation de solutions, méthodes, produits ou services nouveaux.

IV. Mettre en œuvre les méthodes et techniques du domaine dans le cadre d'une démarche d'ingénierie

L'ingénieur met en œuvre les méthodes et techniques propres à son domaine de spécialisation pour développer des projets d'ingénierie et assurer la réalisation d'objectifs spécifiques dans son environnement de travail.

IV.1 Mettre en œuvre une approche numérique/informatique pour étudier un problème et tester des hypothèses ou des solutions. 

IV.2 Mettre en œuvre une approche expérimentale pour étudier un problème et tester des hypothèses ou des solutions. 

IV.3 Analyser, concevoir, développer et tester des systèmes exploitant les concepts d'intelligence artificielle, de vision par ordinateur, de robotique ou de représentation des connaissances.

IV.4 Concevoir et mener une étude statistique alimentée par de grands volumes de données.

V. Développer sa pratique professionnelle dans le cadre de la société

L'ingénieur est un acteur responsable de la société et du monde professionnel. Il intègre dans son action les contraintes et les défis économiques, sociaux, légaux, éthiques et environnementaux. 

V.1 Intégrer les aspects humains, économiques, sociaux, environnementaux et légaux dans ses projets.

V.2 Se positionner par rapport aux métiers et fonctions de l'ingénieur en tenant compte des aspects éthiques et de sa responsabilité sociétale. Adopter une posture réflexive, à la fois critique et constructive, par rapport à sa propre manière d'agir, sa démarche et ses choix professionnels. En particulier, analyser de façon critique les impacts sociétaux de ses projets, de la science des données, et de l'intelligence artificielle en général.

V.3 Développer une activité entrepreneuriale.

VI. Travailler seul ou en groupe

L'ingénieur est capable de travailler en toute autonomie et de collaborer au sein d'un groupe ou d'une organisation.  Il fait preuve de sens des responsabilités, d'esprit d'équipe et de leadership.

VI.1 Travailler de façon autonome.

VI.2 Travailler en équipe. Prendre des décisions ensemble. Répartir le travail et gérer les délais. Gérer les tensions. Faire preuve de leadership.

VI.3 Évoluer dans un environnement intégrant différents niveaux hiérarchiques, différent niveaux de compétences et/ou des expertises diverses.

VII. Communiquer

L'ingénieur est capable de communiquer et de partager sa démarche et ses résultats techniques et scientifiques par écrit et oralement. Sa maîtrise d'au moins une langue étrangère lui permet d'évoluer dans un contexte international.

VII.1 Comprendre des documents généraux et techniques liés à la pratique professionnelle de la discipline (plan, cahier des charges, spécifications...).

VII.2 Rédiger un rapport scientifique ou technique en structurant l'information et en appliquant les normes en vigueur dans la discipline.

VII.3 Présenter/défendre oralement des résultats scientifiques ou techniques en utilisant les codes et moyens de communication adaptés à l'audience et au cadre de la communication.

VII.4 Comprendre et rédiger des documents généraux et techniques dans une langue étrangère.

VII.5 Comprendre et présenter un exposé oral général ou technique dans une langue étrangère.