| 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 et applications proposé par l'UFR Sciences et techniques offre une formation approfondie alliant rigueur théorique et applications concrètes. Au programme : analyse avancée, algèbre, probabilités, statistiques, modélisation mathématique, méthodes numériques et outils informatiques dédiés au calcul scientifique. Les étudiants développent des compétences solides en résolution de problèmes complexes, en modélisation de phénomènes réels et en maîtrise des techniques de simulation numérique. Cette formation polyvalente prépare à des carrières d'ingénieur mathématicien, de data scientist, de chargé d'études statistiques ou d'enseignant-chercheur. Les diplômés intègrent des secteurs variés tels que la finance, l'assurance, la recherche et développement, le conseil en data science ou l'enseignement supérieur, avec une capacité à analyser, modéliser et résoudre des défis scientifiques et technologiques de haut niveau.
Programme
- Ingénierie Statistique (IS) : Statistiques appliquées, modélisation, inférence et data science.
- Modélisation, Analyse numérique et Calcul Scientifique (MACS) : Méthodes numériques, simulation, optimisation et équations différentielles.
- Mathématiques Fondamentales (MF) : Algèbre et géométrie, analyse et probabilités, orienté recherche fondamentale.
- Préparation à l'Agrégation de Mathématiques (PAM) : Cours approfondis pour préparation du concours de l'agrégation.
- Parcours interdisciplinaires intégrant informatique, cryptologie, intelligence artificielle et sciences des données.
Objectifs de la formation
- Acquérir une maîtrise avancée des concepts mathématiques fondamentaux et appliqués.
- Développer des compétences en modélisation mathématique pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines.
- Appliquer des méthodes statistiques et algorithmiques pour l’analyse et l’interprétation de données.
- Utiliser des outils informatiques spécialisés pour la mise en œuvre de solutions mathématiques.
- Concevoir et valoriser des résultats mathématiques à travers une communication scientifique claire et rigoureuse.