- Faculté des sciences
- 120 crédits
Crédits | Heures/Quadrimestre | |||||||||||
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Mémoire | ||||||||||||
SMATM111 | Introduction à la rédaction mathématique | Carletti Timoteo, Libert Anne-Sophie | 3 | 15 - 0 | ||||||||
Cours au choixL'étudiant choisit 27 crédits dont au minimum 3 et au maximum 9 crédits en dehors du programme de sciences mathématiques. | ||||||||||||
SMATM120 | Statistiques avancées | VAN BEVER GERMAIN | 6 | 30 - 30 | ||||||||
![]() | SMATM123 | Analyse de données complexes | 6 | 30 - 30 | ||||||||
SMATM121 | Gravitation relativiste et cosmologie | Fuzfa Andre | 6 | 30 - 30 | ||||||||
SMATM130 | Questions spéciales de mathématiques | 6 | 30 - 0 | |||||||||
SMATM122 | Approche fonctionnelle des systèmes dynamiques | MAUROY Alexandre, Winkin Joseph, HASTIR Anthony (suppléant), HASTIR Anthony (suppléant) | 6 | 30 - 30 | ||||||||
SMATM127 | Dynamique céleste et résonances | Libert Anne-Sophie | 6 | 30 - 30 | ||||||||
SMATM227 | Méthodes avancées pour les systèmes non linéaires | MAUROY Alexandre, Chittur Anantharaman Ramachandran (suppléant) | 6 | 30 - 30 | ||||||||
![]() | SMATM135 | Applications technologiques et mathématiques | 6 | 30 - 30 | ||||||||
SMATM128 | Modélisation mathématique des maladies infectieuses | Franco Nicolas | 6 | 30 - 30 | ||||||||
Cours obligatoires | ||||||||||||
SMATM101 | Systèmes, contrôle et optimisation | Winkin Joseph | 6 | 30 - 30 | ||||||||
SMATM102 | Analyse multivariée et introduction aux logiciels statistiques | VAN BEVER GERMAIN | 6 | 30 - 0 | 0 - 30 | |||||||
SMATM103 | Algèbre linéaire numérique : méthodes directes et itératives | Sartenaer Annick | 6 | 30 - 30 | ||||||||
SMATM104 | Théorie qualitative des systèmes dynamiques | Carletti Timoteo | 6 | 30 - 30 | ||||||||
SMATM110 | Travaux pratiques de programmation | DORCHAIN Marie, MORIAMÉ Martin, SIMAL Cédric, TILMAN Eve | 3 | 0 - 45 | ||||||||
![]() | SSPSM101 | Sciences, éthique et développement | Leyens Stéphane, TILMAN Valérie (suppléant) | 3 | 18 - 6 |
Crédits | Heures/Quadrimestre | |||||||||||
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Finalité spécialisée | ||||||||||||
EDASM101 | Business intelligence | DEMAERSCHALK Amaury, Linden Isabelle, Linden Isabelle, Di Carlo Gregory (suppléant), Di Carlo Gregory (suppléant) | 5 | 45 - 15 | ||||||||
SDASM101 | Graph mining | Daquin Jérôme, SALNIKOV Vsevolod (suppléant) | 5 | 20 - 20 | ||||||||
IDASM104 | Projet en data analytics | Beuls Katrien, SIMONOFSKI Anthony, Frénay Benoît (suppléant), Faulkner Stéphane, Frénay Benoît, SALNIKOV Vsevolod | 5 | 30 - 15 | ||||||||
IDASM103 | Visualisation de l'information | Dumas Bruno, Dumas Bruno | 4 | 30 - 15 | ||||||||
IDASM101 | Big data : ingénierie et traitement | Cleve Anthony, Cleve Anthony | 5 | 30 - 15 | ||||||||
IDASM102 | Machine learning et data mining | Frénay Benoît, Mouthuy Sébastien (suppléant) | 6 | 30 - 15 | ||||||||
Mémoire | ||||||||||||
SMATM201 | Mémoire | 21 | ||||||||||
Cours obligatoires | ||||||||||||
SSPSM201 | Philosophie des mathématiques | Degauquier Vincent | 3 | 15 - 0 | ||||||||
SMATM205 | Fondements des mathématiques | Dubussy Christophe | 3 | 30 - 0 | ||||||||
Cours de languesUne unité d'enseignement au choix. | ||||||||||||
SELVM201 | Perfectionnement d'Anglais (niveau B2+) | Zimmer Carole | 3 | 45 - 0 | ||||||||
SELVM202 | Réactualisation du Néerlandais (niveau B1) | LABATE Simon, Vanparys Johan | 3 | 45 - 0 |
Le master 120 en sciences mathématiques est orienté vers les mathématiques appliquées ; il vise à fournir à la société des scientifiques avec un sérieux bagage théorique en mathématiques générales et une orientation nette vers les applications liées à de nombreux secteurs.
Au terme du programme de master 120 en sciences mathématiques à finalité spécialisée en data science, les étudiant·es seront capables de :
Le programme de master 120 en sciences mathématiques articule théorie et pratique, et combine approche analytique et approche numérique.
Le programme se compose d’une formation poussée en mathématiques appliquées et en techniques de programmation, d’unités d’enseignement (UE) obligatoires et au choix dans les différents domaines de recherche des enseignant·es, et de la formation spécifique à la finalité approfondie.
La finalité spécialisée en data science forme les étudiant·es à l’extraction, le stockage, l’analyse, la visualisation et l’interprétation des données disponibles en quantités et formes diverses (big data).
Les étudiant·es peuvent choisir de démarrer leur finalité dès le début du master ou au cours de celui-ci.
Tout au long de la formation, les étudiant·es développent autonomie, aptitudes de communication, connaissance des langues et réflexion philosophique et éthique pour devenir des scientifiques responsables intégré·es dans la société de demain.
Les étudiant·es appliquent directement ces aptitudes dans le cadre de la réalisation de leur mémoire, qui les met en contact avec le monde de la création et de la production scientifique en mathématiques appliquées.
Pour renforcer la thématique de recherche choisie, ils sont par ailleurs invités à sélectionner une UE à l’extérieur du département.
Le programme se conclut par un projet interdisciplinaire en data science dans lequel les étudiant·es analysent des données et présentent les résultats de leurs analyses de façon efficiente et compréhensible.
Le master 120 en sciences mathématiques fait appel à des méthodes d’enseignement très diversifiées. On y retrouve :
Examens écrits ou oraux, rapports individuels ou de groupes, défenses orales de résultats scientifiques devant un jury, séance poster, stage... plusieurs modes d’évaluation coexistent pour la formation de master 120 en sciences mathématiques.
La notion d’examen classique, où la restitution de la théorie constitue l’essentiel de l’épreuve, a presque disparu du master. Certes, les étudiant·es sont invité·es, dans certains cas, à prouver leur connaissance réelle de la théorie vue au cours, mais toujours avec une insistance sur leur faculté à l’appliquer à bon escient. La rigueur dans l’écriture et dans le raisonnement, l’esprit de synthèse et d’analyse, le souci du détail pertinent sont et restent des critères d’évaluation importants et incontournables.
Bon nombre d’examens sont remplacés (partiellement ou totalement) par des travaux personnels, voire la réalisation d’un poster, ou la modélisation et la résolution numérique d’un problème de A à Z, ou encore la lecture commentée et critique d’un ou plusieurs articles de la discipline.
Tous les stages font l’objet d’un rapport et/ou d’un récit de stage, où les étudiant·es sont invité·es à réfléchir sur leur expérience et à en tirer des enseignements, par rapport à leur formation, mais aussi par rapport à leur propre réaction lors cette confrontation avec le monde du travail actuel.
Les modalités précises d’évaluation de chaque unité d’enseignement peuvent être consultées sur les fiches d’information de ces dernières.
Les étudiant·es ont la possibilité de réaliser un séjour d’études Erasmus d’un quadrimestre à l’étranger dans des universités étrangères prestigieuses en Suisse, France, Italie, Espagne, Suède...
Certain·es étudiant·es profitent de l’UE obligatoire à l’extérieur pour effectuer une nouvelle expérience internationale, soit à Lille (un accord existe entre les universités francophones belges et celle de Lille), soit dans un cadre unique, comme la participation à une école thématique ou à une UE intensive, proposée à une seule occasion.
Enfin, la formation en anglais comporte un séjour de 3 jours à Londres préparé et évalué.
ACCÈS moyennant un COMPLÉMENT DE 15 à 45 CRÉDITS maximum
ACCÈS SUR DOSSIER
Pour les admissions en master, il y a lieu de prendre contact avec le service des inscriptions.