Doctorat en administration (Ph. D.) – Science des données
Doctorat en administration (Ph. D.) – Science des données
Vous vous destinez à une carrière universitaire ou en entreprise dans le domaine de la science des données? Rejoignez une communauté de professeurs-chercheurs possédant une expertise solide et reconnue.
Votre doctorat en bref
- Offert conjointement avec les universités Concordia, McGill et l’Université du Québec à Montréal (UQAM). Ce partenariat donne accès à des ressources (professeurs et cours) rarement disponibles ailleurs dans le monde.
- Programme à temps complet pour achever le parcours en 4 ou 5 ans.
- Exonération des droits de scolarité et financement compétitif pour les quatre premières années d’études.
Pour une carrière passionnante
« Bien des programmes doctoraux conduisent exclusivement à des carrières universitaires. L’approche de HEC Montréal satisfera tout autant vos intérêts pour la recherche que vos besoins de formation professionnelle. »
« Le programme de doctorat m’a permis d’acquérir une connaissance hors pair des méthodes de science des données. Cela me permet aujourd’hui de résoudre avec succès des problèmes complexes et de contribuer à l’innovation en entreprise. »
« L’enseignement, l’encadrement et le soutien dont j’ai bénéficié alors que j’étais étudiante au doctorat en méthodes quantitatives à HEC Montréal étaient d’une telle qualité que la réussite devenait l’issue obligée. »
Parmi les meilleurs
Les professeurs associés à cette spécialisation doctorale cumulent plus de 400 articles scientifiques dans les meilleures revues, parmi lesquelles :
- Bioinformatics
- Biometrika
- Journal of the American Statistical Association
- Statistical Methods in Medical Research
Prenez part aux innovations en recherche
Consulter le webinaire (en anglais) pour plus d’information
Plusieurs professeurs de cette spécialisation sont membres du MILA, centre de recherche en intelligence artificielle situé à Montréal et mondialement reconnu.
Des intérêts de recherche variés
Recherche méthodologique
- Apprentissage automatique
- Apprentissage profond
- Exploitation de données
- Exploitation de données massives
- Génomique
- Intelligence artificielle
- Méthodes non paramétriques
- Statistique
- Statistique bayésienne
- Systèmes de recommandations
Applications
- Analyse de réseaux
- Analytique des milieux urbains
- Expérience utilisateur (UX)
- Finance
- Marketing
- Sécurité routière
Nos étudiants et candidats au doctorat
Consultez la liste des étudiants de cette spécialisation, telle que répertoriée sur Google Scholar.
Un environnement de recherche exceptionnel
Les onze professeurs principalement associés à la spécialisation doctorale en science des données disposent de fonds de recherche substantiels pour financer des étudiants.
Huit d'entre eux sont titulaires de chaires ou de professorships:
- Chaire FRQ-IVADO en science des données : professeure Aurélie Labbe
- Chaire en intelligence artificielle Canada-CIFAR : professeur Laurent Charlin
- Chaire en intelligence artificielle Canada-CIFAR : professeur Jian Tang
- Professorship de recherche en réseaux complexes : professeur Gilles Caporossi
- Professorship de recherche en science des données : professeur Denis Larocque
- Professorship de recherche en statistique : professeure Debbie J. Dupuis
- Professorship en innovation pédagogique en apprentissage actif de la statistique en gestion : professeure Chantal Labbé
- Professorship en innovation pédagogique en ludification de l’apprentissage en science des données: professeur Jean-François Plante
Marc Fredette est collaborateur principal à la Chaire de recherche industrielle CRSNG-Prompt en expérience utilisateur.
Les chercheurs de cette spécialisation collaborent étroitement avec plusieurs groupes de recherche et pôles de transfert, parmi lesquels :
- Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d’entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT)
- Centre de recherches mathématiques (CRM)
- Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD)
- Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA)
Par ailleurs, HEC Montréal est membre institutionnel de l’Institut canadien des sciences statistiques (l’INCASS).
- Temps plein
- Temps partiel
- Jour
- Soir
- Week-end
- Présentiel
- 100% à distance
- Hybride
- Hybride
- Centre-ville
- Côte-des-Neiges
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