Mineure DATA
L’Université 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’Université PSL offrent des opportunités inédites aux étudiantes et aux étudiants de master et de doctorat de tous nos établissements.
Une certification en IA et sciences des données adaptée à votre discipline
La mineure DATA de l'Université PSL s’effectue en complément d’un cursus principal (master et/ou doctorat) et peut s’étendre sur plusieurs années, sous réserve d'inscription à l’Université PSL. Ce certificat vient enrichir le parcours académique des étudiants en attestant d’un volume d’apprentissage d’au moins 30 crédits, soit l’équivalent d’un semestre de master. Après examen du dossier par un jury, la validation de la mineure donne lieu à la délivrance d’un certificat. Le certificat peut alors être délivré en complément du diplôme PSL principal qui aura été préalablement validé.
Spécificités et fonctionnement de la Mineure DATA
Chaque mineure de l’Université PSL suit ses propres modalités de validation, incluant notamment un ensemble de cours labellisés, des PSL weeks, des summer schools ou encore des stages.
La mineure DATA est conçue pour compléter une majeure en apportant des compétences en sciences des données et en intelligence artificielle. L’évaluation repose sur un ensemble de cours et d’expériences validées au sein du programme transverse DATA, selon les critères détaillés ci-dessous.
Modalités de validation de la mineure DATA
Pour obtenir la mineure DATA, les étudiants doivent acquérir un total de 30 crédits au cours de leur master et/ou doctorat. Le dossier de candidature ne peut être déposé qu’après l’obtention du diplôme principal (fin du master 2 ou après la soutenance de Thèse). La validation des 30 crédits peut être réalisée selon 3 modalités possibles qui sont détaillées ci-dessous.
La première est de suivre les formations du programme DATA. En particulier les semaines de pré-rentrée permettent d’acquérir les bases nécessaires et sont donc indispensables pour pouvoir ensuite suivre des formattions plus avancées, comme les PSL Week du programme DATA.
Ensuite selon votre parcours principal, des cours labellisés au sein de votre master peuvent contribuer au nombre de crédit.
Enfin, des cours de votre formation passée peuvent également être pris en compte. Ces deux dernières peuvent contribuer pour 6 crédits chacune au maximum.
- Semaines de pré-rentrée (3 crédits par semaine) :
Semaine 1 - Fondamentaux mathématiques et informatiques (3 crédits) - En ligne et asynchrone
Formulaire d'inscription pour la semaine 1 (Date limite : 26 juillet 2026): DATA SCIENCE PROGRAM "Basics in math and data science", PSL 1st Data preparatory week, 2026 – Remplir le formulaire
Programme prévisionnel semaine 1
Evaluation semaine1 : information à venir
Semaine 2 - Machine Learning et bases de données (3 crédits) - Présentiel du mercredi 26 aout au mardi 1er septembre 2026
Formulaire d'inscription pour la semaine 2 ( Dimanche 26 juillet 2026) : DATA SCIENCE PROGRAM "Machine Learning and bigdata", PSL 2nd data preparatory week, 2026 – Remplir le formulaire
Programme Prévisionnel semaine 2:
Day 1
(course) Machine learning: recent successes.
(course) Introduction to machine learning.
(lab session) Introduction to Python and Numpy for data sciences.
Day 2
(course) Machine learning models (linear, trees, neural networks).
(course) Scikit-learn: estimation/prediction/transformation.
(lab session) Practice of Scikit-learn.
Day 3
(course) The linear model, optimization
(lab session) Logistic regression with gradient descent.
Day 4
(course) Introduction to Deep-Learning
(course) Introduction to unsupervised learning
(lab session) Practical session
Day 5
(course/lab session) Spark for ML, part 1 and 2
Évaluation semaine 2 :information à venir
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).
- PSL Weeks (3 crédits par semaine) :
Le programme DATA propose des semaines intensives DATA permettant d’aborder différents thèmes et applications des sciences des données, comme par exemple : IA et éthique, NLP, Physique Statistique et Machine Learning, etc.
La plupart de ces semaines suivent le calendrier des PSL weeks, à savoir deux semaines par an sont réservées dans les emplois du temps, une en novembre et une en mars.
Pour se repérer au sein du catalogue des PSL weeks, ces semaines ont le label DATA.
1er semestre: semaine du 23 au 27 novembre 2026
> A venir
Période d'inscription pour le 1er semestre: information à venir
Le lien : https://psl-week.psl.eu/
2nd semestre: semaine du 1er au 5 mars 2027:
A venir
- Hackathons (typiquement entre 3 et 6 crédits) :
1 projet interdisciplinaire organisé sur une thématique particulière, souvent en lien avec votre formation principale.
Les étudiants peuvent acquérir des crédits en validant des cours labellisés DATA au sein de leur majeure ( master/ Doctorat)
Le nombre de crédits Mineure respecte les crédits ECTS associés au volume d'heure présent dans les maquettes pédagogiques de chaque master.
> En cours d'actualisation
Les étudiants ayant déjà acquis des compétences en DATA peuvent soumettre un dossier comprenant :
- Syllabus du cours concerné
- Preuve de validation (relevé de notes, nombre de crédits ECTS et heures associées)
- Justificatifs d’expériences (stage, projet, etc.)
Le nombre de crédits ECTS peut être compté différemment dans le cadre de la mineure. Par exemple un cours de python valant 5 ECTS dans une formation passée pourra ne valider que 2 ECTS pour la mineure. Il est possible d’échanger sur cette modalité en amont du dépôt du dossier.
Constitution du dossier de validation
Le dossier de validation de la mineure DATA doit inclure les éléments suivants :
- Curriculum Vitae : Présentation détaillée du parcours académique et professionnel, incluant les expériences pertinentes en sciences des données et intelligence artificielle.
- Attestation de scolarité PSL 2025-2026 : Justificatif d'inscription pour l'année universitaire en cours.
- Attestation de résultats du programme Transverse Data : Document officiel attestant de la participation et des résultats obtenus dans les formations du programme transverse DATA.
- Cours labellisés DATA dans les programmes gradués PSL : Liste des cours suivis dans le cadre de la mineure, précisant l'intitulé du diplôme, l'année universitaire et les relevés de notes associés. Pour les stages à forte composante IA, le syllabus doit être inclus.
- Validation des acquis antérieurs : Pour les étudiants demandant une reconnaissance d'acquis, le dossier doit contenir les syllabus des cours concernés, les relevés de notes, le volume horaire, les crédits ECTS attribués et le nom de l'enseignant responsable.
Les étudiants doivent soumettre leur dossier à mineuredata@psl.eu le 1er décembre au plus tard (23h59, heure de Paris).
Information importante: si vous avez étudié à l'étranger dans un cursus non francophone, merci de bien vouloir transmettre vos attestations de résultats, diplômes, syllabus de cours et tout autres documents, traduits en anglais.
Jury et validation
Un jury organisé par le responsable du programme transverse se réunit chaque année en décembre pour examiner les candidatures et valider la certification. La décision du jury sera notifiée aux étudiants par mail et, en cas de validation, le certificat pourra être récupéré auprès de l'assistante pédagogique du programme transverse DATA.
NB : En cas de cours aux contenus très similaires, un seul pourra être pris en compte pour la validation des 30 crédits.
Pour toute question, contactez mineuredata@psl.eu.
Les programmes gradués de PSL proposant des cours labellisés "Mineure Data"
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