Prérequis et objectifs
Résultats attendus
Obtention du diplôme DESA Data sciences pour l'agronomie et l'agroalimentaire
Prérequis de la formation
Être
titulaire d’un bac + 5 ou plus
Avoir
suivi une formation en agronomie ou agroalimentaire générale et des
enseignements de base en sciences de l'ingénieur.
Objectifs de la formation
Le DESA offre la possibilité de suivre une option de 3ème
année ouverte dans l’un des 2 cursus ingénieur de l'Institut Agro Montpellier
Face
aux enjeux émergents liés au numérique, les données sont au cœur de toutes les
préoccupations. Dans les domaines de l’agronomie et l’agroalimentaire, la
transition vers une agriculture numérique et des industries intelligentes et
pilotées, a été enclenchée. Cette transition nous oblige à faire face à
plusieurs problèmes qui touchent autant à l’acquisition des données parfois
massives qu’à leur gestion, leur analyse et leur utilisation. La science de ces
données regroupe des approches interdisciplinaires à l’interface entre
mathématique, informatique et statistique, pouvant répondre à ces problèmes.
La formation s'intègre dans une organisation multi-partenaire et profite des complémentarités entre Institut Agro Rennes Angers et l'Institut Agro Montpellier. Elle donne à la fois des connaissances
méthodologiques solides et des compétences dans le domaine de la Data
Science, en lien avec des partenaires privés.
La formation a pour objectifs
- Former des cadres Data Scientist pour l'agronomie et l'agroalimentaire
- Élargir le spectre de formation pour les différents métiers liés
aux flux ou masses de données. Ces métiers sont présents dans toutes les
filières, agronomiques, agro-alimentaires et agro-industrielles.
Objectifs de sortie
Obtention du diplôme DESA Data sciences pour l'agronomie et
l'agroalimentaire
- Former des cadres Data Scientist pour l'agronomie et l'agroalimentaire
- Élargir le spectre de formation pour les différents métiers liés
aux flux ou masses de données. Ces métiers sont présents dans toutes les
filières, agronomiques, agro-alimentaires et agro industrielles.
Métiers potentiels :
- Chargé d'études : statistiques, marketing, cliniques, biostasticiens
- Responsable : analyse sensorielle, expérimentation, plateforme d'analyse
- Expert scientifique : data scientist — gestion et analyse de données massives et hétérogènes
Domaines
Contenu
Premier semestre (S9)
- Réduction de la complexité
- Analyse factorielle
- Visualisation de données massives et hétérogènes
- Statistique pour données biologiques
- Apprentissage de données biologiques
- Au choix : sensométire ou statistique en écologie
- Données expériementales
- Apprentissage statistique
-
- Classification non supervisée
- Machine learning
- Méthodes informatiques
- Big Data avec R
- Gestion de données massives
- Autres activités : Anglais, conférences professionnelles
- Parcours Approches Numériques et Décisionnelles (8 ECTS) : Projet
et renforcement (TD-TP) en informatique et mathématique appliquée. Les
notions abordées sur Montpellier (décembre-février) sont :- Initiation bases de données et de connaissances
- Extraction de connaissance
- Capteurs, SIG
- Simulation numérique
Deuxième semestre (S10)
Stage de fin d'études (6 mois) obligatoire.