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Bonjour,
Je suis actuellement en dernière année à l'ENSSAT en double cursus (Master de recherche science informatique de l'université de Rennes 1) en filière informatique. Depuis ma deuxième année je souhaite être Data scientist cependant le domaine de la recherche m'intéressait et j'ai donc tenté le coup. Malheureusement, je n'ai pas du tout envie de continuer dans cette voie là. Cette année ne m'apporte clairement pas toutes les briques pour un bon début de carrière en tant que Data scientist junior et je ne suis pas du tout confiant avec mes compétences actuelles.

Ainsi, j'ai décidé de chercher les meilleurs formations qu'ils soient en mastère spécialisé pour l'année prochaine. Ayant reçu une réponse positive pour Télécom Paris (MS big data) et l'ENSAE Paris (MS Data science) (mon dossier était limite, même si je faisais partie des premiers) je suis vraiment entrain d"hésiter.

Des amis, collègues on tous un avis différent et j'arrive pas à m'en sortir. D'un côté, très généralement, on me dit "à télécom tu vois plus de chose ce qui te laisse plus de choix en sortie (Data engainer, data scientist, ..) , tu comprendras mieux la chaîne de la data” et de l'autre "Tu auras plus d'expertise en data science en sortant de l'ENSAE à ce que je vois". Tout ce que je sais c'est que je ne sais pas vraiment dans quel domaine exercer ce métier pour l'instant.

Concernant les gros projets des deux côtés, Projet files rouge à Télécom et Business Data Challenge à l’ENSAE cela semble être équivalent. Juste le problème du côté de l’ENSAE c’est que j’ai limpression que je suis “condamné” à me diriger vers un secteur en particulier contrairement à Télécom. Côté financement, peu importe que ça soit 9500 d’un côté ou 19500 de l’autre je suis prêt à investire. Un autre point positif pour télécom, c'est qu'il communique énormément et on trouve beaucoup d'information sur le mastère contrairement à l'ENSAE, ce qui pourrait potentiellement inquiété à choisir l'ENSAE ?

Pouvez-vous s’il vous plaît m’aider, je dois très vite donner une décision de mon côté ..

Je vous remercie tous par avance pour votre aide,

Bon après-midi à vous !

Je ne vois pas en quoi Telecom donne plus d'info, à part des chiffres accrocheurs sur la sortie.

Les programmes sont très détaillés. Beaucoup de cours optionnels à l'ENSAE.

Ensae est naturellement plus orientée business alors que Télécom est plus orientée info. Vraie différence !

A toi de voir ce qui te convient.

Il n'y a pas de mauvais choix.

Bonjour,

Merci pour ce retour,

Effectivement, quand je disais que l'ENSAE ne donnait pas beaucoup d'information sur son mastère data science c'était dans le sens où il n'y a pas les chiffres en sortie de l'école, ils donnent un lien mais cela redirige vers les stats en sortie du cursus ingénieur .. Voilà pourquoi je me suis posé des questions.

D'accord donc au niveau des domaines d'applications de ce métier il s'avère qu'une école sera plus avantageuse que l'autre (puisque qu'une est orientée plus business et l'autre plus info) ?

Bon Dimanche !

Pour multiplier ses chances, ne pas oublier non plus de candidater sur le master spécialisé de l'ENSAI à Rennes, accessible en alternance (l'entreprise d'accueil paie alors les frais de la formation, en plus d'un salaire):
https://ensai.fr/en/2-cursus/msc-statis ... mart-data/

En datascience l'Ensai jouit d'une vraie reconnaissance, et les étudiants reçoivent beaucoup de propositions de stages.

Moins cher et aussi pour multiplier ses chances : tenter les masters 2 universitaires avec option datascience : MVA, assez difficile d'accès, les masters 2 d'Orsay, de Sorbonne Université, etc...
Il y a aussi à Lyon 1 un master datascience reconnu. Les étudiants de ces masters se casent facilement.

Comme déjà signalé, il faut faire attention d'avoir le niveau requis en maths pour certains masters datascience. Les masters datascience plus orientés info conduisent davantage au métier de data-ingénieur et sont plus "big data", ce qui est très recherché en ce moment.

Les autres sont donc moins big data.
Ça veut dire quoi concrètement ?
Big data = Plus technique et moins orienté ‘faire parler les chiffres’ au plan métier ?

ZoeAl a écrit : ↑

24 avr. 2022 10:15

Bonjour,

Merci pour ce retour,

Effectivement, quand je disais que l'ENSAE ne donnait pas beaucoup d'information sur son mastère data science c'était dans le sens où il n'y a pas les chiffres en sortie de l'école, ils donnent un lien mais cela redirige vers les stats en sortie du cursus ingénieur .. Voilà pourquoi je me suis posé des questions.

D'accord donc au niveau des domaines d'applications de ce métier il s'avère qu'une école sera plus avantageuse que l'autre (puisque qu'une est orientée plus business et l'autre plus info) ?

Bon Dimanche !

Personne n a jamais dit que l une était plus avantageuse que l autre.
Tu as du mal interpréter.

Concrètement, tu appliquerais le big data à quel secteur dans ton 1er job ?

Il n est pas exclu que les cours du MS de l ensae soient en partie ceux de 3A.
Qu en est il de celui de telecom.
As tu le même accès au réseau des alumni respectifs ?

Salut Zoé,

Est-ce que tu pourrais préciser d'abord les cours que tu as suivi dans ton master 2 ?
J'ai regardé la maquette, et tu as déjà des cours spécialisés en Computer Vision, en Natural Language Processing. Quel est l'intérêt de faire un mastère spécialisé ?
Ton master contient déjà des cours applicables sur le marché du travail. Est-ce que tu les as pris ?

Le contenu du MS en data science est comparable à celui d'une 3A à l'Ensae, voie data science, avec davantage de cours pratiques.

noiraud1 a écrit : ↑

25 avr. 2022 11:03

Pour multiplier ses chances, ne pas oublier non plus de candidater sur le master spécialisé de l'ENSAI à Rennes, accessible en alternance (l'entreprise d'accueil paie alors les frais de la formation, en plus d'un salaire):
https://ensai.fr/en/2-cursus/msc-statis ... mart-data/

En datascience l'Ensai jouit d'une vraie reconnaissance, et les étudiants reçoivent beaucoup de propositions de stages.

Moins cher et aussi pour multiplier ses chances : tenter les masters 2 universitaires avec option datascience : MVA, assez difficile d'accès, les masters 2 d'Orsay, de Sorbonne Université, etc...
Il y a aussi à Lyon 1 un master datascience reconnu. Les étudiants de ces masters se casent facilement.

Comme déjà signalé, il faut faire attention d'avoir le niveau requis en maths pour certains masters datascience. Les masters datascience plus orientés info conduisent davantage au métier de data-ingénieur et sont plus "big data", ce qui est très recherché en ce moment.

Merci pour ton retour et de m'avoir listé plusieurs master! Effectivement j'avais postulé à l'ENSAI aussi mais ayant déjà deux propositions d'admissions qui faisaient partie de mes premiers choix j'aimerai me concentrer sur ces 2 formations (lundi le choix doit être fait je n'ai plus de temps).

father a écrit : ↑

25 avr. 2022 14:55

Personne n a jamais dit que l une était plus avantageuse que l autre.
Tu as du mal interpréter.

Concrètement, tu appliquerais le big data à quel secteur dans ton 1er job ?

Il n est pas exclu que les cours du MS de l ensae soient en partie ceux de 3A.
Qu en est il de celui de telecom.
As tu le même accès au réseau des alumni respectifs ?

Salut Father, c'est un très bonne question mais j'ai vraiment du mal à y répondre ..

Pour ce qui est des cours côté télécom je connais le programme mais je ne suis pas sûr que cela provienne du cursus ingénieur. Je n'ai pas bien compris la question concernant l'accès au réseau alumni.

gundamZ a écrit : ↑

26 avr. 2022 20:01

Salut Zoé,

Est-ce que tu pourrais préciser d'abord les cours que tu as suivi dans ton master 2 ?
J'ai regardé la maquette, et tu as déjà des cours spécialisés en Computer Vision, en Natural Language Processing. Quel est l'intérêt de faire un mastère spécialisé ?
Ton master contient déjà des cours applicables sur le marché du travail. Est-ce que tu les as pris ?

Le contenu du MS en data science est comparable à celui d'une 3A à l'Ensae, voie data science, avec davantage de cours pratiques.

Salut gundamZ !

voici la liste suivi dans le M2R :

ML Machine Learning (info 3A / M2R) -> (le professeur à décidé de faire du deep learning cette année je ne sais pas pourquoi, je n'ai donc quasiment aucune base solide en ML. Que des TP pas de projet)

DMV Data Mining and Visualization -> (cours interessant effectivement, bon projet, mise ne pratique sur des données provenant de kaggle)

Analyse et fouille de données massives (info 3A / M2R)-> (Au titre on dirait que c'est un cours sensationnel, et bien non j'ai rien appris de particulier, on a surtout eu pas mal d'histoire sur ce qui s'est passé côté recherche, mais aucune application)

Advanced DataBases -> purement théorique, les cours enseignés ne me sont pas vraiment utile pour ce que je veux faire.

SDM Semantic-rich Data Management -> cours intéressant mais surtout utilisé aujourd'hui dans le domaine de la recherche

AIR Analysis (Analysis, Interpretation and Recognition of 2D (touch)
and 3D Gestures for New Man-Machine Interactions) ->

Ce cours étaient censé revoir aussi les bases de ML etc mais apparement on était censé "maitrisé" ces concepts ce qui n'était pas du tout mon cas. Très concrètement ce cours m'a donné de la culture général sur la reconnaissance de geste, les outils utilisés, où cela s'applique etc .. mais absolument pas utile pour moi pour la suite.

NLP Natural Language Processing ->

Plus ou moins interessant, aucune application pour moi (que pour les 3a classique info à l'enssat) de mon côté je devais très souvent, même tout le temps, lire des articles et faire des rapports etc ..

Comme je le disais il me manque beaucoup, beaucoup de point à voir comme les maths appliquées (la théorie ok), maitriser les algos essentiels de ML, tout les fondamentaux en big data sur des cas pratiques etc .. faire des projets liés à tout ça. Ce qui n'a pas du tout été le cas de mon cursus (ok à part en data mining mais ça s'arrête la). Bien évidement c'est moi qui l'ai voulu en allant en M2R mais bon.

Même en cursus initial en 3A à l'ENSSAT, pour celui qui veut être data scientist, un bon bootcamp ou une spé 3A orientée data dans une autre école d'ingénieur est recommandé x10000. Ou alors faire une formation supplémentaire en sortie de l'enssat comme je le fais, c'est mon point de vue.

Donc ici l'intérêt d'un MS est totalement justifié, il m'apportera énormément de choses et je serai bien plus confiant.

Quel est l'intérêt de faire un autre master alors que tu as déjà suivi des cours très spécialisés ?
Tu peux aussi te lancer sur le marché du travail.

Cela dépend vraiment des cours que tu as suivis.