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M1 Sociologie - Sociologie quantitative et démographie / Quantitative Sociology & Demographic Studies

Apply for the degree
  • Places available
    20
  • Language(s) of instruction
    French
Présentation
Objectives

Objectifs
Le parcours Sociologie quantitative et démographie propose une formation innovante et exigeante en sociologie quantitative et démographie et sciences sociales computationnelles en phase avec les évolutions les plus contemporaines de la discipline. Ce parcours s'inscrit pleinement dans les dynamiques scientifiques de l’Université Paris Saclay et de l’Institut Polytechnique de Paris (IPP).
Les étudiant.e.s acquièrent des connaissances et des compétences au travers des enseignements fondamentaux les formant au raisonnement sociologique couplés à l'apprentissage des méthodes démographiques et statistiques, et des logiciels dédiés pour le recueil, le traitement et l’analyse des données.

Champs disciplinaires: sociologie, démographie, sciences sociales computationnelles

Le parcours SQD offre un cursus intégré et progressif en master 1 et master 2. Les étudiant.e.s bénéficient d’un enseignement construit tout au long des 4 semestres autour de l’apprentissage du raisonnement sociologique appliqué aux données quantitatives ainsi que des méthodes statistiques et des logiciels dédiés. Ils/elles apprennent collectivement à concevoir une enquête quantitative originale, à l’administrer et à analyser les données collectées. Les étudiant.e.s sont formé.e.s à l’utilisation des logiciels d’analyse statistique (SAS, STATA, R, Python) et apprennent un large éventail de méthodes statistiques et démographiques. Les méthodes statistiques et démographiques, des plus classiques aux plus innovantes sont enseignées et mises en pratique au cours de la formation. les étudiant.e.s sont familiarisé.e.s, via des cours thématiques, à la recherche contemporaine en stratification sociale et inégalités, genre et famille, réseaux sociaux, immigration, style de vie et pratiques culturelles, santé et sociogénétique, sociologie politique, entre autres. La formation par la recherche passe par le suivi de séminaire de recherche dans différents laboratoires et centres de recherche et par la réalisation d'un mémoire de recherche en M1 et en M2.

Location
GIF SUR YVETTE
PALAISEAU
GUYANCOURT
Course Prerequisites
L'accès au M1 requière une formation préalable en sciences sociales et/ou une formation en méthodologies quantitatives (de préférence les deux), avec l'obtention de bons résultats dans ces disciplines.
Skills
  • Acquérir une aptitude au raisonnement sociologique.

  • Développer un regard critique sur les données et les résultats.

  • Maîtriser les outils statistiques et démographiques, les logiciels de traitement de données et de gestion de bases de données.

  • Réaliser des enquêtes statistiques de la conception à la restitution des résultats.

  • Réaliser un travail de recherche: construire une problématique de recherche, mettre en oeuvre un dispositif d'enquête, analyser les résultats, rédiger un mémoire.

  • Lire et rédiger en anglais sociogique.

Post-graduate profile

Les étudiant.e.s diplômé.e.s sont des sociologues maîtrisant les méthodes quantitatives et démographiques, des data social scientists qui allient une réflexion sociologique à une excellente maîtrise des analyses statistiques.

Career prospects

Deux types de débouchés sont possibles à l'issue du M2:
‐ préparation d'une thèse en sociologie quantitative ou démographie pour accéder à des postes de chercheur.e, d’enseignant.e chercheur.e, d’ingénieur.e de recherche
‐ insertion directe sur le marché du travail dans des administrations publiques (ex INSEE, Ministères, collectivités territoriales), des centres de recherches et observatoires (Ined, CNRS), des entreprises (ex Google, Facebook, Amazon) ou des associations sur des postes de data social scientist, computational sociologist, de chargé.e d’études en sociologie, démographie ou socio‐économie, data scientist, chargé.e de missions, chef de projet, responsable d'enquête et de sondage, ingénieur.e statisticien.ne

Pour ce faire, la formation dote les étudiant.e.s non seulement des compétences techniques requises pour le recueil, le traitement et l’analyse des données quantitatives mais aussi des capacités réflexives nécessaires à tout usage raisonné et heuristique de la quantification en sciences sociales. Les mémoires de recherche réalisés en M1 et en M2 ainsi que les stages réalisés en M2 contribuent à leur professionnalisation, par l’accueil au sein d’une équipe ou d’une unité de recherche, ou bien par l’insertion dans un milieu professionnel (bureau d’études, cabinet d’experts, services études et statistiques d’une administration ou collectivité…)

Collaboration(s)
Laboratories

Laboratoire Professions, Institutions, Temporalités
Institutions et Dynamiques Historiques de l'Economie et de la société.

CREST (Centre de Recherche en Economie et Statistique) de l'ENSAE ParisTech.

Programme
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Analyse démographique 4 36 6
Approches sociologiques des inégalités sociales 3 24
Enquête quantitative 4 24 12
Epistémologie de la recherche 1 3 18
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Âge et génération en Europe 3 18
Enjeux du numérique 2 22
Fabrique et pratique des grandes enquêtes 3 20
Identité, identification 2 20
Publier en sciences sociales 2 18
Sociologie du big data 2 10.5 10.5
Sociologie du numérique 2 24
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Anglais sociologique 1 2 24
Stage informatique et logiciels 4 20
Statistiques appliqués aux sciences sociales 1 4 18 18
Suivi des mémoires de recherche 1 5 20
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Epistémologie de la recherche 2 3 18
Sociologie des pratiques culturelles 3 24
Sociologie quantitative : atelier de lectures 3 18
Statistiques appliquées aux sciences sociales 2 5 18 18
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Histoire de la statistique 2 18
Internet & society 2 10 14
Sociologie du bonheur 2 20
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Approches quantitatives des questions de société 2 24
Stage 3
Suivi des mémoires de recherche 2 10
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Anglais sociologique 2 2 18
Modalités de candidatures
Application period
From 01/04/2024 to 18/05/2024
Compulsory supporting documents
  • Motivation letter.

  • All transcripts of the years / semesters validated since the high school diploma at the date of application.

  • Curriculum Vitae.

Additional supporting documents
  • Certificate of French (compulsory for non-French speakers).

  • VAP file (obligatory for all persons requesting a valuation of the assets to enter the diploma).

  • Supporting documents :
    - Residence permit stating the country of residence of the first country
    - Or receipt of request stating the country of first asylum
    - Or document from the UNHCR granting refugee status
    - Or receipt of refugee status request delivered in France
    - Or residence permit stating the refugee status delivered in France
    - Or document stating subsidiary protection in France or abroad
    - Or document stating temporary protection in France or abroad.

Contact(s)
Course manager(s)
Nicolas Robette - nicolas.robette@uvsq.fr
Samuel COAVOUX - samuel.coavoux@ensae.fr
Administrative office
Mélanie TALNEAU - melanie.talneau2@uvsq.fr