| 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'Institut polytechnique de Paris forme des experts capables de modéliser et résoudre des problèmes complexes à l'aide d'outils mathématiques avancés. Au programme : probabilités, statistique inférentielle, apprentissage statistique, optimisation, analyse de données massives et modélisation stochastique. Les étudiants développent des compétences solides en programmation, en traitement numérique et en analyse prédictive, tout en maîtrisant les aspects théoriques et pratiques de la science des données. Cette formation prépare à devenir data scientist, ingénieur statisticien, quantitative analyst dans la finance, biostatisticien ou chercheur en mathématiques appliquées. Les diplômés intègrent des secteurs variés tels que la banque, l'assurance, la recherche académique, l'industrie pharmaceutique ou les entreprises tech, où leurs expertises en modélisation et aide à la décision sont très recherchées.
Programme
- Analyse mathématique avancée : fonctions multivariées, séries, transformées intégrales
- Probabilités et statistiques théoriques : lois, estimation, tests statistiques, modèles de données
- Statistique appliquée et data science : apprentissage automatique, méthodes bayésiennes, analyse de données massives
- Modélisation et optimisation : programmation linéaire, non linéaire, simulation stochastique
- Projets de recherche et applications industrielles : projets encadrés, stages, études de cas
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes avancées de modélisation mathématique et statistique pour analyser des données complexes
- Développer la capacité à concevoir et implémenter des algorithmes statistiques pour résoudre des problèmes concrets
- Acquérir des compétences en traitement et visualisation de grandes bases de données à l’aide d’outils informatiques
- Être capable d’interpréter rigoureusement les résultats statistiques en contexte multidisciplinaire
- Appliquer les techniques d’optimisation et de simulation dans des projets réels variés