| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master mention Mathématiques appliquées, Statistique proposé par l'UFR Sciences et Techniques forme des experts en modélisation mathématique et analyse statistique. Cette formation approfondie développe la maîtrise des méthodes statistiques avancées, de l'analyse de données massives, de la modélisation stochastique et des techniques d'apprentissage automatique. Les étudiants acquièrent une solide expertise en programmation (R, Python, SAS), en bases de données et en outils de visualisation, tout en consolidant leurs fondements théoriques en probabilités et statistiques inférentielles. Le cursus intègre des projets concrets d'analyse de données réelles et des collaborations avec des entreprises. Les diplômés deviennent data scientists, biostatisticiens, actuaires, analystes quantitatifs dans la finance, chargés d'études statistiques ou consultants en analyse de données. Ils évoluent dans des secteurs variés : banque-assurance, industrie pharmaceutique, marketing digital, recherche publique et cabinets de conseil, où leur expertise en traitement statistique et modélisation prédictive est particulièrement recherchée.
Programme
- Analyse mathématique avancée et équations différentielles
- Statistique descriptive, inférentielle et méthodes bayésiennes
- Probabilités, processus stochastiques et modélisation
- Optimisation, contrôle et calcul scientifique
- Informatique appliquée aux mathématiques et gestion des données
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes avancées de modélisation mathématique et statistique pour l’analyse de données complexes
- Utiliser les outils informatiques spécialisés pour le traitement et l’interprétation rigoureuse des résultats statistiques
- Concevoir et réaliser des études statistiques adaptées à des problématiques variées en recherche ou en industrie
- Développer une expertise dans l’application des probabilités, statistiques inférentielles et analyse multivariée
- Communiquer efficacement des résultats techniques à des publics spécialisés et non spécialistes