Mineure DATA
L’±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL développe une offre de mineures sur des thématiques particulièrement attractives, au plus près des enjeux scientifiques et socio-économiques contemporains. Opportunité d’ouverture ou de professionnalisation, engagement dans un parcours de spécialisation ou désir d’enrichir ses recherches en les orientant vers une nouvelle thématique ou en mobilisant de nouveaux outils, les mineures de l’±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL offrent des opportunités inédites aux étudiantes et aux étudiants de master et de doctorat de tous nos établissements.
Ouverture et spécialisation avec les mineures de l'±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL
La validation d’une mineure de l'±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL se fait en parallèle d’un cursus principal (master ou doctorat) et peut s’étaler sur plusieurs années (sous réserve d'inscription à l’±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL). Suite à la réunion d’un jury, valider la mineure donne lieu à la remise d’un certificat qui sanctionne un volume d’apprentissage à hauteur d’une trentaine de crédits ECTS (soit l’équivalent d’un semestre de master). Les modalités de validation de chacune des mineures de l’±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL sont spécifiées (ensemble de cours labellisés et éligibles pour valider la mineure, PSL weeks, summer schools, stages, etc.).
La Mineure DATA pour certifier votre niveau de compétences en IA & en sciences des données
Proposée à toutes les étudiantes et à tous les étudiants de l’±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL, la mineure DATA permet d'obtenir un certificat qui atteste d’un niveau de compétence en IA et en sciences des données adapté à la discipline d’origine des étudiants.
rassemble toute l’offre de formation en IA et sciences des données de l’±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL et permet aux étudiantes et aux étudiants de développer des compétences de pointe en analyse de données et de mieux appréhender les enjeux du monde numérique. C’est parmi les nombreux cours et opportunités de formation du que vous validerez les enseignements nécessaires à l’obtention du certificat.
Pour valider cette mineure, il est nécessaire de cumuler au moins 30 crédit ECTS au cours du Master et/ou du doctorat, selon trois modalités possibles :

- Validation des acquis
Les étudiants ayant déjà suivi des cours ou acquis des compétences dans le domaine de la DATA peuvent constituer un dossier avec les pièces justificatives suivantes : le syllabus du cours en question et une preuve de validation indiquant le nombre de crédits ECTS associés et le nombre d’heures. Ce dossier sera soumis au jury d’évaluation du programme DATA qui décidera de la validation partielle ou totale de ces acquis.
- Offre de formation du programme DATA
Les étudiants ont la possibilité de valider la mineure en choisissant des formations parmi l'offre du Programme DATA (semaines de pré-rentrée, PSL weeks, hackathons, etc.). Voir détails ci-après.
NB: Les deux semaines de pré-rentrées proposées par le programme DATA servent de prérequis au certificat (sauf si l'étudiante ou l’étudiant justifie d’acquis comparables dans le cadre de sa formation antérieure).
- Cours labellisés DATA au sein des programmes gradués de l’±«²Ô¾±±¹±ð°ù²õ¾±³Ùé PSL
Les étudiants ont la possibilité de valider la mineure en suivant des cours de master labellisés par le programme DATA au sein de leur propre parcours de formation (selon le programme gradué auquel ils appartiennent).
Les programmes gradués proposant des cours labellisés DATA dès la rentrée 2023 sont les suivants :
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Les étudiants ayant validé 30 ECTS selon les modalités décrites ci-dessus doivent constituer un dossier contenant :
- Une brève présentation de leur parcours (identité, formation, établissement d’inscription) et une copie de leur carte étudiante (ou certificat de scolarité)
- La liste des cours suivis ou des stages pouvant relever d’une validation au titre de la Mineure DATA
- La preuve de leur validation (relevé de notes officiel de leur établissement) indiquant le nombre d’ECTS associés
Ce dossier doit être adressé à mineuredata@psl.eu avec « Demande de validation de la mineure DATA » en objet du mail. Chaque année, un jury se réunit en décembre et la date limite d’envoi du dossier est fixée au 15 novembre (23h59, heure de Paris).
NB: Si le dossier présenté comporte des cours aux contenus très similaires, seulement un de ces cours pourra compter au titre des 30 ECTS à valider. En cas de doute, les étudiants peuvent se rapprocher du responsable de leur formation d’origine ou contacter mineuredata@psl.eu.
Validation des acquis : les étudiants ayant déjà suivi des cours ou acquis des compétences dans le domaine de la DATA peuvent constituer un dossier avec les pièces justificatives suivantes : le syllabus du cours en question et une preuve de validation indiquant le nombre de crédits ECTS associés et le nombre d’heures. Ce dossier sera soumis au jury d’évaluation du programme DATA qui décidera de la validation partielle ou totale de ces acquis.
Les opportunités de formation en IA et sciences des données au sein du
Deux semaines de pré-rentrée sont proposées. Elles servent de prérequis obligatoires au certificat (sauf si l'étudiant justifie d’acquis comparables dans le cadre de sa formation antérieure).
- Semaine 1 – Fondamentaux mathématiques et informatiques (3 ECTS) | Les bases mathématiques et informatiques pour les sciences des données. La semaine se suit de manière asynchrone.
- Semaine 2 - Machine Learning et Base de données (3 ECTS) | La semaine a lieu en présentiel.
Le programme 2024 :
- Semaine 1 – Fondamentaux mathématiques et informatiques (3 ECTS) : Accessible sur la plateforme Moodle à partir de Mi-aout 2024. Informations à venir
Date limite d'inscription : Vendredi 19 juillet 2024 12h
- Semaine 2 - Machine Learning et Base de données (3 ECTS) : La semaine aura lieu en présentiel du mercredi 28 aout au mardi 3 septembre 2024 de 9h à 17h30 à L’Estrapade, 16 bis rue de l'Estrapade, 75005 Paris.
Date limite d'inscription : Vendredi 19 juillet 2024 12h
Evaluation 2024 :
Evaluations distinctes pour les 2 semaines :
- Semaine 1 : 5/09/2024 de 17h à 18h en ligne
- Semaine 2 : 6/09/2024 de 17h à 18h en ligne
Semestre 1 du 25 au 29 novembre 2024 :
- Ethique et Intelligence Artificielle
- NLP pour les sciences sociales.
- Digital Humanities meet Artificial Intelligence
- Statistical Physics and Machine Learning
- Neuro and Bio-robotics senses and perception
- Analyse d'images : de la théorie à la pratique
Semestre 2 du 03 au 07 mars 2025 :
- AI for Economics and Finance
- Data mining and modeling for behavioral sciences and beyond
- Machine learning for physics and engineering
- Large-Scale Machine-Learning
- Toward AI Sustainability: Low-Level Optimization for High Impact
Les hackathons (6 ECTS) permettent à un groupe d’étudiants de développer un projet scientifique à l’interface entre l’IA et leur discipline sur une durée de 8 semaines avec un encadrement technique.
proposant des cours labellisés "Mineure Data"
Contact
mineuredata@psl.eu