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Master mention sciences du numérique et sport
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Niveau d'études
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Sans niveau spécifique
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Type de formation
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Formation initiale
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Domaine professionnel
Objectif
- Conduire une veille technologique sur les innovations numériques dans le sport
- Identifier les caractéristiques d'une activité physique et sportive (facteurs de risque et de performance) et ses contraintes pour réaliser des mesures et des évaluations adaptées au contexte de pratique
- Discriminer les besoins spécifiques des pratiquants afin d'assurer une évaluation pertinente et adaptée à chaque individu (sportif de haut niveau ou amateur, personne à besoins spécifiques)
- Comprendre et analyser un système dans sa globalité et sous différents points de vue (électronique, biomécanique, énergie, physiologie, traitement du signal) pour répondre à une problématique visée
- Choisir, adapter et mettre en œuvre des outils et des méthodes de mesure afin de recueillir des données précises et fiables sur les performances motrices et les adaptations physiologiques de l’humain en mouvement
- Collecter des données biomécaniques (capture de mouvement, efforts externes, EMG) et physiologiques (échanges gazeux, marqueurs biologiques…) en utilisant des méthodes et des protocoles appropriés pour garantir la qualité et la fiabilité des données recueillies
- Modéliser l’humain en mouvement en interaction avec son environnement d’un point de vue biomécanique et physiologique
- Concevoir une base de données en veillant à ce que les données collectées et stockées soient représentatives en évitant les biais de sélection et de non-réponse, afin de garantir l'objectivité et la validité des analyses (à l’aide de différentes méthodes telles que les plans d’expériences, les échantillons randomisés …etc).
- Développer et gérer une base de données informatique permettant de recueillir les données, les stocker et effectuer les requêtes afin de manipuler efficacement les données
- Réaliser une analyse de statistique descriptive permettant d'obtenir des messages pertinents en lien avec la problématique initiale et/ou avec le modèle statistique utilisé
- Identifier une problématique métier à un modèle statistique et/ou d’apprentissage automatique en utilisant le formalisme mathématique adéquat qui permet de vérifier la validité des méthodes utilisées
- Concevoir et mettre en œuvre les algorithmes d’apprentissage automatique adaptés au problème métier en utilisant une démarche rigoureuse pour évaluer les performances de chaque méthode
- Mettre en œuvre des méthodes de visualisation des données en utilisant les concepts et approches appropriés afin de communiquer clairement et efficacement une information aux usagers en la présentant visuellement
- Restituer l’information utile extraite des données de manière efficace aux usagers afin de permettre une prise de décision éclairée dans un contexte de reporting de données sportives
- Concevoir un système d’interaction humain-machine afin de pouvoir acquérir l’ensemble des données nécessaires à la simulation et restituer des retours multi-sensoriels à l’utilisateur
- Développer des solutions numériques en utilisant les langages de programmation les plus adaptés au contexte et en étant sensible à la complexité algorithmique et de temps d’exécution
- Simuler des modélisations numériques d’analyse du mouvement afin de produire les sorties des modèles et de les valider
- Manipuler des simulations d'environnements virtuels qui permettent de créer des scénarios dans lesquels les humains virtuels interagissent avec leurs environnements
- Utiliser les concepts des processus perceptivo-moteurs et cognitifs afin de créer des systèmes d’interaction qui intègrent les capacités des utilisateurs et qui permettent d’impacter positivement leurs actions
- Mettre en œuvre les outils et interfaces d’interaction dans le contexte métier pour répondre aux attentes du secteur d’activité
- Conduire une veille technologique sur les innovations numériques dans le sport
- Identifier les caractéristiques d'une activité physique et sportive (facteurs de risque et de performance) et ses contraintes pour réaliser des mesures et des évaluations adaptées au contexte de pratique
- Discriminer les besoins spécifiques des pratiquants afin d'assurer une évaluation pertinente et adaptée à chaque individu (sportif de haut niveau ou amateur, personne à besoins spécifiques)
- Comprendre et analyser un système dans sa globalité et sous différents points de vue (électronique, biomécanique, énergie, physiologie, traitement du signal) pour répondre à une problématique visée
- Choisir, adapter et mettre en œuvre des outils et des méthodes de mesure afin de recueillir des données précises et fiables sur les performances motrices et les adaptations physiologiques de l’humain en mouvement
- Collecter des données biomécaniques (capture de mouvement, efforts externes, EMG) et physiologiques (échanges gazeux, marqueurs biologiques…) en utilisant des méthodes et des protocoles appropriés pour garantir la qualité et la fiabilité des données recueillies
- Modéliser l’humain en mouvement en interaction avec son environnement d’un point de vue biomécanique et physiologique
- Concevoir une base de données en veillant à ce que les données collectées et stockées soient représentatives en évitant les biais de sélection et de non-réponse, afin de garantir l'objectivité et la validité des analyses (à l’aide de différentes méthodes telles que les plans d’expériences, les échantillons randomisés …etc).
- Développer et gérer une base de données informatique permettant de recueillir les données, les stocker et effectuer les requêtes afin de manipuler efficacement les données
- Réaliser une analyse de statistique descriptive permettant d'obtenir des messages pertinents en lien avec la problématique initiale et/ou avec le modèle statistique utilisé
- Identifier une problématique métier à un modèle statistique et/ou d’apprentissage automatique en utilisant le formalisme mathématique adéquat qui permet de vérifier la validité des méthodes utilisées
- Concevoir et mettre en œuvre les algorithmes d’apprentissage automatique adaptés au problème métier en utilisant une démarche rigoureuse pour évaluer les performances de chaque méthode
- Mettre en œuvre des méthodes de visualisation des données en utilisant les concepts et approches appropriés afin de communiquer clairement et efficacement une information aux usagers en la présentant visuellement
- Restituer l’information utile extraite des données de manière efficace aux usagers afin de permettre une prise de décision éclairée dans un contexte de reporting de données sportives
- Concevoir un système d’interaction humain-machine afin de pouvoir acquérir l’ensemble des données nécessaires à la simulation et restituer des retours multi-sensor
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