| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
La Licence Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales proposée par l'UFR de mathématiques offre une formation pluridisciplinaire unique qui conjugue rigueur scientifique et compréhension des enjeux sociétaux. Les étudiants développent un socle solide en mathématiques appliquées (probabilités, statistique, optimisation), maîtrisent l'algorithmique et la programmation pour l'acquisition et le traitement des données massives, tout en explorant les concepts fondamentaux d'une discipline des sciences humaines et sociales : économie, sociologie, géographie, histoire ou linguistique. Cette triple compétence permet d'acquérir des savoir-faire prisés dans l'analyse quantitative et la modélisation de phénomènes sociaux. Les diplômés poursuivent majoritairement en Master, avec des débouchés variés dans les domaines de la data science, de la recherche, de l'analyse économique ou de l'enseignement, devenant ainsi des profils polyvalents capables d'appliquer les outils mathématiques et informatiques aux problématiques contemporaines.
Programme
- Analyse mathématique et algèbre linéaire : suites, séries, intégrales, espaces vectoriels, matrices
- Programmation et informatique : algorithmique, langages de programmation, bases de données, structures de données
- Statistiques et probabilités appliquées aux SHS : modélisation, inférence statistique, traitement de données sociales
- Modélisation et méthodes numériques : équations différentielles, simulations, optimisation numérique
- Applications interdisciplinaires en SHS : analyse de données textuelles, méthodes quantitatives en sciences sociales, projets pratiques
Objectifs de la formation
- Appliquer les méthodes mathématiques pour modéliser des phénomènes en sciences humaines et sociales
- Maîtriser les outils informatiques et les langages de programmation adaptés aux analyses quantitatives
- Analyser, interpréter et visualiser des données complexes issues des SHS
- Développer des algorithmes pour résoudre des problèmes spécifiques aux sciences humaines
- Communiquer efficacement des résultats scientifiques auprès d’un public spécialisé ou non spécialisé
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