| 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 de l'École nationale supérieure des mines de Saint-Étienne forme des spécialistes capables de résoudre des problèmes complexes à l'aide d'outils mathématiques et statistiques avancés. Les étudiants maîtrisent les méthodes de modélisation stochastique, l'analyse de données massives, l'apprentissage automatique et les techniques d'optimisation. La formation développe des compétences en programmation statistique (R, Python), en analyse prédictive et en aide à la décision stratégique. Les diplômés deviennent data scientists, biostatisticiens, actuaires, consultants en statistiques ou ingénieurs de recherche dans des secteurs variés : finance, santé, industrie pharmaceutique, assurance ou recherche publique. Cette expertise technique pointue, combinée à une solide formation méthodologique, permet d'accéder à des postes à haute responsabilité dans l'analyse quantitative et la prise de décision basée sur les données.
Programme
- Analyse mathématique avancée et algèbre linéaire appliquée
- Probabilités, statistique descriptive et inférentielle
- Modélisation statistique, méthodes de régression et classification
- Statistique computationnelle : simulation Monte-Carlo, méthodes numériques et programmation
- Applications en biostatistiques, économétrie et data science
Objectifs de la formation
- Acquérir la capacité à modéliser et résoudre des problèmes complexes en mathématiques appliquées et statistique
- Maîtriser les méthodes statistiques avancées pour l’analyse et l’interprétation de données multidimensionnelles
- Développer des compétences en programmation et utilisation d’outils informatiques dédiés aux applications scientifiques et industrielles
- Être capable de concevoir, mettre en œuvre et valider des modèles probabilistes et statistiques dans des contextes réels
- Maîtriser la communication scientifique et technique pour présenter clairement des résultats probabilistes et statistiques à des publics variés