Master en science des données (humanités numériques) MSc (PG)

Durham University

Le Master of Data Science (Digital Humanities) est une formation de reconversion avec un noyau dur de science des données, destinée à offrir une formation de niveau master riche en substance de science des données aux étudiants titulaires d'un premier diplôme en sciences humaines. Tout autour de nous, des quantités massives de données de plus en plus complexes sont générées et collectées, par exemple à partir d'appareils mobiles, de caméras, de voitures, de maisons, de bureaux, de villes et de satellites. Les entreprises, la recherche, le gouvernement, les communautés et les familles peuvent utiliser ces données pour prendre des décisions éclairées et rationnelles qui mènent à de meilleurs résultats. Il est impossible pour un individu ou un groupe d'individus de maîtriser toutes les données pertinentes : il y en a tout simplement beaucoup trop. La science des données nous permet d'analyser de grandes quantités de données de manière efficace et efficiente, et c'est pourquoi elle est devenue l'un des domaines de carrière à la croissance la plus rapide.

Auparavant, la science des données était l'apanage des experts en mathématiques et en informatique, mais l'avènement de nouvelles techniques et l'augmentation de la puissance informatique font qu'il est désormais viable pour les non-experts d'apprendre à accéder à des données complexes, à les nettoyer, à les analyser et à les visualiser. Il existe donc une opportunité croissante pour ceux qui possèdent déjà des connaissances sur un sujet ou une discipline particulière, et qui sont donc capables de saisir toute la signification et l'importance des données dans leur domaine, d'être en mesure d'entreprendre eux-mêmes l'analyse des données de manière intelligente. La combinaison d'une connaissance primaire du domaine et d'une expertise dans l'extraction d'informations pertinentes à partir de données donnera à ceux qui possèdent cette "double menace" un avantage significatif sur le plan de l'emploi.

Les modules d'introduction sont conçus pour amener les étudiants qui sont de parfaits débutants et n'auront besoin d'aucune connaissance préalable en mathématiques ou en programmation à se mettre à niveau avec le bagage nécessaire à la science des données. Cela se fait sur la base du besoin de savoir, en mettant l'accent sur la compréhension dans la pratique plutôt que sur la théorie abstraite. Les modules de base de la science des données comprendront une introduction aux mathématiques pour la science des données, à la modélisation statistique (en R), à la programmation informatique (en Python), à l'apprentissage automatique, à l'IA et aux réseaux neuronaux.

En plus de ce noyau de Data Science, tu suivras également un module de Digital Humanities qui explorera l'application des méthodes quantitatives et informatiques aux données culturelles : langues, textes littéraires, philosophiques et théologiques, données historiques, artefacts et culture matérielle, art visuel, vidéo et musique. Tu peux aussi suivre un module de MA traditionnel dans ton domaine d'intérêt (sous réserve de l'approbation du département et de l'emploi du temps).

Les modules optionnels permettent aux étudiants de se concentrer sur un domaine d'intérêt.

Le diplôme offre une formation dans les domaines pertinents de la science des données contemporaine dans un environnement d'apprentissage interdisciplinaire favorable axé sur la recherche.

Un certain nombre de sujets peuvent être identifiés et définis dans chaque domaine d'application. Bien qu'un master ne puisse pas intégrer toutes les matières, une sélection de matières représentatives de chaque domaine garantit que le cours intègre l'étendue et la profondeur nécessaires pour assurer la formation d'un diplômé compétent.

Le master permet un approfondissement progressif de tes connaissances et de ta compréhension, qui culmine avec le projet de recherche qui est une enquête approfondie sur un sujet ou une question spécifique où tu appliqueras les techniques que tu as apprises dans tes modules de science des données à un problème de recherche dans un domaine des sciences humaines de ton choix.

La dimension mondiale est renforcée par l'utilisation d'exemples internationaux et d'études de cas le cas échéant.