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Master 1
En première année, les étudiants suivent un tronc commun d’humanités numériques, auquel s’ajoutent des enseignements propres à leur discipline (histoire, philologie, lettres, etc.).
- 20 ECTS en sciences humaines et sociales, dans un établissement partenaire ;
- 40 ECTS en humanités numériques : fondamentaux de l’informatique, modélisation et structuration des données (xml, bases de données), méthodes quantitatives, mathématiques, programmation R et Python, méthodologie, ainsi qu’un séminaire de recherche du master.
La première année vise à acquérir un important bagage thématique et computationnel. Elle donne lieu à la réalisation d’un mini-mémoire de recherche, combinant la spécialisation de l’étudiant et les méthodes computationnelles.
Une semaine de pré-rentrée est organisée pour une présentation générale de la recherche en cours en humanités numériques et pour les mises au point techniques (installations ordinateurs, etc.).
Une remise à niveau en mathématiques est organisée pour les étudiants qui en auraient besoin. Une part importante de la première année est dédiée à l'acquisition ou à la remise à niveau des fondamentaux en informatique et en datascience.
Master 2
La deuxième année de master se construit sur un tronc commun, permettant d’approfondir l’initiation reçue en première année (algorithmique, modélisation et structuration des données, exploitation et fouille de données structurées, méthodes quantitatives), tandis que des cours et séminaires optionnels permettent à chaque étudiant d’approfondir sa spécialisation dans les méthodes propres à son champ disciplinaire. Les étudiants suivent également plusieurs séminaires de recherche, ainsi qu'un module complémentaire de professionnalisation. Un séminaire du master donne l'occasion aux étudiants de deuxième année de présenter leurs travaux aux étudiants de première année.
La deuxième année est validée pour moitié par l’écriture et la soutenance d’un mémoire de recherche, encadré par un directeur dans la spécialité de l’étudiant ainsi que par un tuteur pour les aspects numériques. Le mémoire devra mettre les technologies numériques (données structurées, algorithmes, méthodes quantitatives, ...) au service de la démarche de recherche.
Au total :
- 18 ECTS dédiés au tronc commun des fondamentaux en programmation Python, en DataScience, en intelligence artificielle et méthodes quantitatives ;
- 10 ECTS pour les enseignements de spécialisation (traitement de l'image, TAL, philologie computationelle, etc.) ;
- 12 ECTS dédiés aux séminaires extérieurs (ouverture et séminaire du directeur de recherche) ;
- 20 ECTS pour le mémoire de recherche.
Annexe : liste non-exhaustive des enseignements et séminaires ouverts aux étudiants du master
Les enseignements et séminaires extérieurs sont à sélectionner dans les établissements partenaires exclusivement, sous réserve de l'accord de l'enseignant concerné et de l'approbation par le jury d'admission.
- École pratique des hautes études :
Voir la liste des conférences des sections de sciences humaines ouverts sous réserve de l’accord de l’enseignant concerné.
- École nationale des chartes :
Voir les séminaires assurés par les professeurs de l’École des chartes
- École des hautes études en sciences sociales :
Voir la liste des enseignements
- École normale supérieure :
Séminaire Artlas (histoire transnationale des arts), dir. Béatrice Joyeux-Prunel (toute l'année, deux fois par mois le jeudi après-midi dans les locaux de l’ENS), et semaine de formation aux humanités spatiales (juin 2018 ; PSL, NYU Paris et Abou Dhabi).
- PSL-weeks :
Voir les PSL-weeks proposées