
Microprogramme de 1er cycle en analyse des mégadonnées en sciences humaines et sociales 1^er cycle \| Programme d'études 1-241-6-1 Devenez spécialiste des mégadonnées en développant une expertise approfondie dans les méthodes de recherche liées aux données massives et à la science des données. Sommaire et particularités Temps partiel Régime d'études 15 crédits Information sur le programme Jean-François Godbout Cécile Vieillot Voir les détails donnés par la Faculté des arts et des sciences Faculté des arts et des sciences Admission Information sur l'admission Communiquer avec le Service de l'admission et du recrutement Visiter le Centre d’aide en ligne Survol du programme À propos Une formation qui change la donne L’analyse des mégadonnées (big data) en sciences sociales et humaines vous fascine? Ce microprogramme est spécifiquement conçu pour les personnes diplômées ou inscrites au 1^er cycle en sciences humaines et sociales qui souhaitent acquérir une expérience approfondie des méthodes de recherche axées sur la science des données. Ce programme vous offre l'opportunité d'acquérir des connaissances de programmation pour effectuer du forage, de la visualisation et de l’analyse de données automatisée. Développez vos compétences d'application et d'interprétation de modèles statistiques avancés. Vous préparant à un marché de l'emploi grandement influencé par l'intelligence artificielle et à forte demande dans le domaine des mégadonnées, ce programme est votre tremplin vers une carrière en sciences des données. Le microprogramme favorise aussi l'apprentissage du langage de programmation R, plus adapté aux besoins de la recherche en sciences humaines et sociales. Non seulement ce langage est-il de plus en plus utilisé par le corps professoral, il est en voie de devenir un nouveau standard dans l'industrie. R est un environnement statistique d'analyse de données puissant et polyvalent qui est offert gratuitement et largement utilisé par de grandes entreprises comme Google, Facebook et Twitter pour la gestion, la visualisation et l'analyse des données massives. Microprogramme adapté pour une clientèle étudiante provenant d’un programme de 1er cycle en sciences humaines ou sociales Corps professoral issu des différents départements de sciences sociales à la Faculté des arts et sciences Aucune connaissance préalable en programmation informatique requise Expertise approfondie dans les méthodes de recherche liées à la science des données Apprentissage du langage de programmation R Enseignement principalement en mode présentiel Exigences d'admission Capacité d'accueil non limitée Cote de rendement collégiale (cote R) minimale : 20,000 Conditions d’admissibilité Nouvelle exigence de français à l'admission à partir de l'hiver 2026 L’Université de Montréal révise l’exigence de français pour mieux vous accompagner et soutenir votre réussite, notamment si vous devez présenter les résultats d’un test de français reconnu. Consultez la FAQ pour comprendre ce qui change pour vous Admission automne 2025 : aucun changement Si vous prévoyez déposer une demande d’admission pour l’automne 2025, l’exigence de français demeure la même. Consultez l’exigence de français à l’admission du programme Assurez-vous de sélectionner vos choix pour afficher les conditions d’admissibilité qui s’appliquent à vous. Conditions propres à ce programme Pour être admissible à titre d'étudiant régulier et sous réserve de la qualité du dossier, le candidat doit : avoir complété 45 crédits universitaires au premier cycle et avoir suivi l'équivalent d'un cours de recherche en méthode quantitative avancée (par exemple : POL 2809, PSY 3204, ECN 1260, CRI 3318 ou SOL 2020) (voir Remarques). Exigence de français à l’admission Pour être admissible, vous devez fournir la preuve d’un niveau de connaissance du français correspondant à celui exigé pour ce programme d'études. À cette fin, vous devez répondre à l'une des exigences suivantes : avoir réussi l'Épreuve uniforme de français, langue d'enseignement et littérature, au collégial, du ministère de l'Enseignement supérieur du Québec. avoir déposé une preuve de connaissance du français reconnue par l’Université. avoir obtenu au minimum B2 en compréhension orale et en compréhension écrite à un test de français reconnu par l'Université de Montréal au cours des 24 mois précédant le début du trimestre d’études visé par la demande d’admission. Assurez-vous de respecter la date limite pour téléverser vos pièces justificatives dans la tâche Connaissance du français de votre Centre étudiant à la suite du dépôt de votre demande d'admission. La date limite varie selon le programme d'études. Mise à niveau obligatoire en français écrit : il est possible qu’après votre admission, vous deviez vous soumettre à une évaluation en français écrit, puis réussir un ou des cours de mise à niveau. Consultez le Règlement propre à ce programme d’études. Pour en savoir plus, référez-vous à la page sur l’évaluation obligatoire en français écrit. Français Exige le seuil B2 en compréhension orale et écrite à l’un des tests ou diplômes acceptés Remarques Les candidats qui n'ont pas suivi l'équivalent d'un cours de recherche en méthode quantitative avancée pourront être admis au programme, mais devront suivre le cours STT 1700 . Ce cours sera crédité comme cours à option (Bloc C) dans le programme. La vérification des antécédents judiciaires est obligatoire pour toute personne qui désire œuvrer au sein d’un établissement de santé, de services sociaux et d’enseignement, y compris l’étudiant qui effectue un stage en milieu d’intervention. Certains vaccins seront exigés pour toute personne qui désire œuvrer au sein d’un établissement de santé, de services sociaux, y compris l’étudiant qui effectue un stage en milieu d’intervention. Les informations contenues sur cette page sont modifiables sans préavis. La dernière modification a été faite le 13 octobre 2020. Règlement propre à ce programme d’études Tout savoir sur l’admissibilité à ce programme Avez-vous toutes les informations nécessaires pour démarrer votre demande d’admission? Voici quelques trucs et idées pour vous aider à mieux naviguer dans le processus d’admission. Vérifier les conditions d’admissibilité Respecter les dates limites de dépôt Comprendre l’évaluation des dossiers de candidature Prévoir les entrevues et les tests Coûts et aide financière Soutien financier possible Bourses d'études au 1er cycle: Bourses destinées aux étudiantes et étudiants inscrits dans un programme de 1er cycle Bourse d'exemption UdeM: Bourse destinée aux étudiantes et étudiants internationaux (à l’exception des personnes candidates françaises ou belges francophones) Bourse de mobilité: Financement pour étudiantes et étudiants de l’UdeM souhaitant se réaliser à l’extérieur du Québec Perspectives d'avenir Aujourd’hui plus que jamais, les spécialistes qui font le nettoyage, la gestion et la visualisation de données, ainsi que la programmation et les statistiques de base, sont recherchés! Que ce soit en criminologie, sociologie, science politique, linguistique, économie, psychologie, anthropologie, communication, bibliothéconomie, géographie ou démographie, les employeurs recherchent des personnes capables de manipuler et d'analyser de larges quantités de données numériques. Cette formation peut aussi servir de porte d'entrée pour ceux et celles qui souhaitent approfondir leurs connaissances de recherche en informatique et statistiques en poursuivant des études au 2^e ou 3^e cycle. Structure du programme (1-241-6-1) Version 00 (A21) LÉGENDE CR : crédit Segment 70 Le microprogramme comporte 15 crédits répartis de la façon suivante : 9 crédits obligatoires et 6 crédits à options. Bloc 70A Fondement Obligatoire - 9 crédits. Cours Titre CR FAS 1001 Introduction aux mégadonnées en sciences sociales 3.0 FAS 1002 Initiation à la programmation en sciences sociales 3.0 Cours Titre CR FAS 3001 Statistiques avancées en sciences sociales 3.0 Bloc 70B Spécialisation Option - Minimum 3 crédits, maximum 6 crédits. Cours Titre CR FAS 1003 Visualisation des données 3.0 FAS 3002 Intelligence artificielle et données textuelles 3.0 Cours Titre CR IFT 1015 Programmation 1 3.0 IFT 1400 Introduction à l’intelligence artificielle 3.0 Bloc 70C Option Option - Maximum 3 crédits. Cours Titre CR ECN 2260 Économétrie appliquée 3.0 IFT 1025 Programmation 2 3.0 IFT 1065 Structures discrètes en informatique 3.0 IFT 1144 Introduction à la programmation internet 3.0 IFT 1147 Programmation serveur avec PHP 3.0 IFT 1148 Programmation serveur avec ASP 3.0 IFT 1177 Chiffrier et bases de données : compléments 3.0 IFT 1227 Architecture des ordinateurs 1 3.0 IFT 1410 IA générative appliquée 3.0 IFT 1575 Modèles de recherche opérationnelle 3.0 IFT 1800 Initiation à l'informatique 3.0 IFT 1810 Introduction à la programmation 3.0 Cours Titre CR IFT 1912 Initiation aux chiffriers électroniques 3.0 IFT 1931 Initiation aux bases de données 3.0 IFT 1935 Initiation au graphisme par ordinateur 3.0 IFT 1969 Programmation scientifique en langage C 3.0 INU 1030 Préservation de l'information numérique 3.0 INU 3011 Documents structurés 3.0 LNG 2095 Linguistique de corpus 3.0 LNG 3120 Traitement automatique du langage 3.0 MAT 1400 Calcul 1 4.0 MAT 1600 Algèbre linéaire 4.0 STT 1700 Introduction à la statistique 3.0 Règlement des études – dispositions propres au programme Consulter les règlements des études de 1er cycle Les études sont régies par le Règlement des études de premier cycle et par les dispositions suivantes : Art. 6.3 Régime d'inscription L'étudiant s'inscrit à temps partiel. À temps partiel (moins de 12 crédits par trimestre), l'étudiant doit s'inscrire à un minimum de neuf crédits en quatre trimestres consécutifs. Art. 6.6 Cours de mise à niveau Toute personne qui, pour être admise, a déposé une attestation de résultat à un test de français reconnu par l'Université de Montréal et a obtenu le niveau B2 en compréhension orale ou en compréhension écrite doit se soumettre à une autre évaluation de la maitrise de la langue française. Selon le résultat à cette évaluation, la personne admise pourrait se voir prescrire un ou deux cours de mise à niveau en français écrit. Les cours imposés sont suivis hors programme et doivent être réussis au cours de la première année d'études. Art. 6.10 Scolarité La scolarité maximale est de trois années. Art. 11.2 Moyenne déterminant le cheminement dans le programme La moyenne cumulative, calculée à la fin de la scolarité, détermine la réussite dans le programme. Art. 13.4 Modalité de reprise à la suite d'un échec à un cours De façon générale, l'étudiant qui échoue un cours doit le reprendre ou, avec approbation de l'autorité compétente, lui substituer un autre cours. Art. 14.1 Système de promotion La promotion par cours prévaut dans le programme. Art. 18 Octroi de grades et attestations La réussite du programme donne droit à une attestation.

Microprogramme de 1er cycle en analyse des mégadonnées en sciences humaines et sociales

1^er cycle | Programme d'études 1-241-6-1

Devenez spécialiste des mégadonnées en développant une expertise approfondie dans les méthodes de recherche liées aux données massives et à la science des données.

Sommaire et particularités

Temps partiel

Régime d'études

15 crédits

Information sur le programme

Admission

Information sur l'admission

Survol du programme

À propos

Une formation qui change la donne

L’analyse des mégadonnées (big data) en sciences sociales et humaines vous fascine? Ce microprogramme est spécifiquement conçu pour les personnes diplômées ou inscrites au 1^er cycle en sciences humaines et sociales qui souhaitent acquérir une expérience approfondie des méthodes de recherche axées sur la science des données. Ce programme vous offre l'opportunité d'acquérir des connaissances de programmation pour effectuer du forage, de la visualisation et de l’analyse de données automatisée. Développez vos compétences d'application et d'interprétation de modèles statistiques avancés. Vous préparant à un marché de l'emploi grandement influencé par l'intelligence artificielle et à forte demande dans le domaine des mégadonnées, ce programme est votre tremplin vers une carrière en sciences des données.

Le microprogramme favorise aussi l'apprentissage du langage de programmation R, plus adapté aux besoins de la recherche en sciences humaines et sociales. Non seulement ce langage est-il de plus en plus utilisé par le corps professoral, il est en voie de devenir un nouveau standard dans l'industrie. R est un environnement statistique d'analyse de données puissant et polyvalent qui est offert gratuitement et largement utilisé par de grandes entreprises comme Google, Facebook et Twitter pour la gestion, la visualisation et l'analyse des données massives.

Microprogramme adapté pour une clientèle étudiante provenant d’un programme de 1er cycle en sciences humaines ou sociales
Corps professoral issu des différents départements de sciences sociales à la Faculté des arts et sciences
Aucune connaissance préalable en programmation informatique requise
Expertise approfondie dans les méthodes de recherche liées à la science des données
Apprentissage du langage de programmation R
Enseignement principalement en mode présentiel

Exigences d'admission

Capacité d'accueil non limitée

Cote de rendement collégiale (cote R) minimale : 20,000

Conditions d’admissibilité

Nouvelle exigence de français à l'admission à partir de l'hiver 2026

L’Université de Montréal révise l’exigence de français pour mieux vous accompagner et soutenir votre réussite, notamment si vous devez présenter les résultats d’un test de français reconnu.

Consultez la FAQ pour comprendre ce qui change pour vous

Admission automne 2025 : aucun changement

Si vous prévoyez déposer une demande d’admission pour l’automne 2025, l’exigence de français demeure la même.

Consultez l’exigence de français à l’admission du programme

Conditions propres à ce programme

Pour être admissible à titre d'étudiant régulier et sous réserve de la qualité du dossier, le candidat doit :

avoir complété 45 crédits universitaires au premier cycle

avoir suivi l'équivalent d'un cours de recherche en méthode quantitative avancée (par exemple : POL 2809, PSY 3204, ECN 1260, CRI 3318 ou SOL 2020) (voir Remarques).

Exigence de français à l’admission

Pour être admissible, vous devez fournir la preuve d’un niveau de connaissance du français correspondant à celui exigé pour ce programme d'études. À cette fin, vous devez répondre à l'une des exigences suivantes :

avoir réussi l'Épreuve uniforme de français, langue d'enseignement et littérature, au collégial, du ministère de l'Enseignement supérieur du Québec.
avoir déposé une preuve de connaissance du français reconnue par l’Université.
avoir obtenu au minimum B2 en compréhension orale et en compréhension écrite à un test de français reconnu par l'Université de Montréal au cours des 24 mois précédant le début du trimestre d’études visé par la demande d’admission.

Assurez-vous de respecter la date limite pour téléverser vos pièces justificatives dans la tâche Connaissance du français de votre Centre étudiant à la suite du dépôt de votre demande d'admission. La date limite varie selon le programme d'études.

Mise à niveau obligatoire en français écrit : il est possible qu’après votre admission, vous deviez vous soumettre à une évaluation en français écrit, puis réussir un ou des cours de mise à niveau. Consultez le Règlement propre à ce programme d’études. Pour en savoir plus, référez-vous à la page sur l’évaluation obligatoire en français écrit.

Français

Exige le seuil B2 en compréhension orale et écrite à l’un des tests ou diplômes acceptés

Remarques

Les candidats qui n'ont pas suivi l'équivalent d'un cours de recherche en méthode quantitative avancée pourront être admis au programme, mais devront suivre le cours STT 1700 . Ce cours sera crédité comme cours à option (Bloc C) dans le programme.
La vérification des antécédents judiciaires est obligatoire pour toute personne qui désire œuvrer au sein d’un établissement de santé, de services sociaux et d’enseignement, y compris l’étudiant qui effectue un stage en milieu d’intervention.
Certains vaccins seront exigés pour toute personne qui désire œuvrer au sein d’un établissement de santé, de services sociaux, y compris l’étudiant qui effectue un stage en milieu d’intervention.

Les informations contenues sur cette page sont modifiables sans préavis. La dernière modification a été faite le 13 octobre 2020.

Règlement propre à ce programme d’études

Tout savoir sur l’admissibilité à ce programme

Avez-vous toutes les informations nécessaires pour démarrer votre demande d’admission?

Voici quelques trucs et idées pour vous aider à mieux naviguer dans le processus d’admission.

Coûts et aide financière

Soutien financier possible

Bourses d'études au 1er cycle:
Bourses destinées aux étudiantes et étudiants inscrits dans un programme de 1er cycle
Bourse d'exemption UdeM:
Bourse destinée aux étudiantes et étudiants internationaux (à l’exception des personnes candidates françaises ou belges francophones)
Bourse de mobilité:
Financement pour étudiantes et étudiants de l’UdeM souhaitant se réaliser à l’extérieur du Québec

Perspectives d'avenir

Aujourd’hui plus que jamais, les spécialistes qui font le nettoyage, la gestion et la visualisation de données, ainsi que la programmation et les statistiques de base, sont recherchés! Que ce soit en criminologie, sociologie, science politique, linguistique, économie, psychologie, anthropologie, communication, bibliothéconomie, géographie ou démographie, les employeurs recherchent des personnes capables de manipuler et d'analyser de larges quantités de données numériques.

Cette formation peut aussi servir de porte d'entrée pour ceux et celles qui souhaitent approfondir leurs connaissances de recherche en informatique et statistiques en poursuivant des études au 2^e ou 3^e cycle.

Structure du programme (1-241-6-1)

Version 00 (A21)

LÉGENDE
CR : crédit

Segment 70

Le microprogramme comporte 15 crédits répartis de la façon suivante : 9 crédits obligatoires et 6 crédits à options.

Bloc 70A Fondement

Obligatoire - 9 crédits.

Cours

Titre

FAS 1001

Introduction aux mégadonnées en sciences sociales

3.0

FAS 1002

Initiation à la programmation en sciences sociales

3.0

Cours

Titre

FAS 3001

Statistiques avancées en sciences sociales

3.0

Bloc 70B Spécialisation

Option - Minimum 3 crédits, maximum 6 crédits.

Cours

Titre

FAS 1003

Visualisation des données

3.0

FAS 3002

Intelligence artificielle et données textuelles

3.0

Cours

Titre

IFT 1015

Programmation 1

3.0

IFT 1400

Introduction à l’intelligence artificielle

3.0

Bloc 70C Option

Option - Maximum 3 crédits.

Cours

Titre

ECN 2260

Économétrie appliquée

3.0

IFT 1025

Programmation 2

3.0

IFT 1065

Structures discrètes en informatique

3.0

IFT 1144

Introduction à la programmation internet

3.0

IFT 1147

Programmation serveur avec PHP

3.0

IFT 1148

Programmation serveur avec ASP

3.0

IFT 1177

Chiffrier et bases de données : compléments

3.0

IFT 1227

Architecture des ordinateurs 1

3.0

IFT 1410

IA générative appliquée

3.0

IFT 1575

Modèles de recherche opérationnelle

3.0

IFT 1800

Initiation à l'informatique

3.0

IFT 1810

Introduction à la programmation

3.0

Cours

Titre

IFT 1912

Initiation aux chiffriers électroniques

3.0

IFT 1931

Initiation aux bases de données

3.0

IFT 1935

Initiation au graphisme par ordinateur

3.0

IFT 1969

Programmation scientifique en langage C

3.0

INU 1030

Préservation de l'information numérique

3.0

INU 3011

Documents structurés

3.0

LNG 2095

Linguistique de corpus

3.0

LNG 3120

Traitement automatique du langage

3.0

MAT 1400

Calcul 1

4.0

MAT 1600

Algèbre linéaire

4.0

STT 1700

Introduction à la statistique

3.0

Règlement des études – dispositions propres au programme

Consulter les règlements des études de 1er cycle

Les études sont régies par le Règlement des études de premier cycle et par les dispositions suivantes :

Art. 6.3 Régime d'inscription
L'étudiant s'inscrit à temps partiel.

À temps partiel (moins de 12 crédits par trimestre), l'étudiant doit s'inscrire à un minimum de neuf crédits en quatre trimestres consécutifs.

Art. 6.6 Cours de mise à niveau
Toute personne qui, pour être admise, a déposé une attestation de résultat à un test de français reconnu par l'Université de Montréal et a obtenu le niveau B2 en compréhension orale ou en compréhension écrite doit se soumettre à une autre évaluation de la maitrise de la langue française. Selon le résultat à cette évaluation, la personne admise pourrait se voir prescrire un ou deux cours de mise à niveau en français écrit. Les cours imposés sont suivis hors programme et doivent être réussis au cours de la première année d'études.

Art. 6.10 Scolarité
La scolarité maximale est de trois années.

Art. 11.2 Moyenne déterminant le cheminement dans le programme
La moyenne cumulative, calculée à la fin de la scolarité, détermine la réussite dans le programme.

Art. 13.4 Modalité de reprise à la suite d'un échec à un cours
De façon générale, l'étudiant qui échoue un cours doit le reprendre ou, avec approbation de l'autorité compétente, lui substituer un autre cours.

Art. 14.1 Système de promotion
La promotion par cours prévaut dans le programme.

Art. 18 Octroi de grades et attestations
La réussite du programme donne droit à une attestation.